Lebertransplantation: Fortschritt durch KI Logo of esanum https://www.esanum.de

Innovationen und Perspektiven in der Lebertransplantation

Die Lebertransplantation ist ein sich schnell entwickeltes Fachgebiet. Die Integration fortschrittlicher Technologien, einschließlich KI, wird nicht nur den Zugang und die Ergebnisse verbessern, sondern auch eine zunehmend personalisierte Versorgung ermöglichen.

Globale Statistiken und Zugang zu Lebertransplantationen

Obwohl Lebertransplantationen in über 100 Ländern verfügbar sind, haben viele Menschen mit schweren Lebererkrankungen keinen Zugang zu dieser Therapie. Das Problem ist nicht nur der Mangel an Transplantationszentren oder Spendern. In den Vereinigten Staaten beispielsweise schränken Rassenunterschiede, Armut, Wohnsitz auf dem Land und fehlende Krankenversicherung den Zugang ein.

Im Jahr 2022 wurden weltweit mehr als 39.000 Lebertransplantationen durchgeführt. In den Vereinigten Staaten wurden über 10.000 Lebertransplantationen durchgeführt, während in Europa etwa 9.800 Transplantationen durchgeführt wurden. Spanien zeichnet sich durch sein erfolgreiches Spendermodell aus, das weltweit die höchste Rate an Organspenden von Verstorbenen verzeichnet, und engagiert sich zugleich in internationalen Kooperationen wie Eurotransplant, um die Organverteilung effizienter zu gestalten.

In anderen Regionen der Welt variiert die Anzahl der Transplantationen stark, was von verschiedenen Faktoren abhängt. Während Länder wie Kanada, Brasilien, Argentinien, China und Indien über fortschrittliche Transplantationsprogramme verfügen, ist der Zugang zu Lebertransplantationen in ganz Afrika nach wie vor äußerst begrenzt.

Die Warteliste für Lebertransplantationen in Deutschland

Die Warteliste für Lebertransplantationen in Deutschland ist von 2019 bis 2023 leicht zurückgegangen. Die jüngsten Daten aus dem Jahr 2023 zeigen, dass 1.382 Personen auf der Eurotransplant-Warteliste für eine Lebertransplantation stehen, was auf einen anhaltenden Abwärtstrend hindeutet.

Obwohl die Zahl der Patienten auf Wartelisten zurückgegangen ist, bleiben die Organtransplantationsraten in Deutschland im europäischen Vergleich weiterhin relativ niedrig. Im Jahr 2022 lag die Lebertransplantationsrate bei 8,9 pro Million Einwohner, was einem Rückgang von 10,1 im Jahr 2019 entspricht.

Indikationen und Auswahlkriterien

Die wichtigsten Indikationen für eine Transplantation sind fortgeschrittene Lebererkrankungen, Lebertumore und dekompensierte Zirrhose. In den letzten Jahren hat sich die Indikationslandschaft durch die Zunahme von Lebersteatose und alkoholbedingten Erkrankungen verändert. Darüber hinaus ist Hepatitis C aufgrund der neuen antiviralen Therapien nicht mehr die häufigste Ursache für Lebertransplantationen.

Die Auswahlkriterien sind in den verschiedenen Ländern nicht einheitlich. In den Vereinigten Staaten richtet sich die Priorität der Patienten auf der Warteliste für eine Lebertransplantation von einem verstorbenen Spender nach dem Grad der Dringlichkeit (die MELD- und PELD-Scores waren die wichtigsten Instrumente zur Priorisierung von Patienten auf der Warteliste). Im Vereinigten Königreich hingegen werden seit 2018 Lebern von verstorbenen Spendern nach dem erwarteten Nutzen für den Patienten und nicht nach der Dringlichkeit zugeteilt. Die Prioritätskriterien müssen verbessert und standardisiert werden.

Erweiterung des Leberpools

Organmangel hat innovative Strategien vorangetrieben:

Große Herausforderungen und die Rolle der KI

Die Ein-Jahres-Überlebensrate nach der Transplantation liegt bei 94 %, mit einer durchschnittlichen Lebenserwartung von etwa 20 Jahren. Es gibt jedoch nach wie vor große Herausforderungen: biliäre und vaskuläre Komplikationen (eine wesentliche Ursache für Morbidität), Immunsuppression und Abstoßung, HCC-Rezidive (20 % der HCC-Patienten entwickeln Rezidive, oft mit einer schlechten Prognose).

Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem Schlüsselinstrument für die Verbesserung des Managements von Lebertransplantationen. Hier sind ihre Hauptanwendungen:

  1. Vor der Transplantation: Algorithmen für maschinelles Lernen optimieren die Spender-Empfänger-Übereinstimmung und sagen die Sterblichkeit auf der Warteliste genauer voraus als der MELD-Score;
  2. Bewertung der Organqualität: Technologien wie die Bildanalyse mithilfe neuronaler Netze ermöglichen eine schnellere und genauere Identifizierung von Lebersteatose;
  3. Management nach der Transplantation: Deep-Learning-Modelle helfen bei der Vorhersage von Komplikationen wie Abstoßung, HCC-Rezidiv und Diabetes nach der Transplantation und unterstützen personalisierte klinische Entscheidungen.

Die Lebertransplantation wird wahrscheinlich noch einige Jahre lang die letzte Behandlungsmöglichkeit bei lebensbedrohlichen Lebererkrankungen bleiben. Die Entwicklung neuer Behandlungsmethoden für schwere Lebererkrankungen und Präventionskampagnen zur Vermeidung von „Zivilisationskrankheiten“ werden wahrscheinlich den Bedarf an Spenderorganen für Transplantationen senken. Die Diskrepanz zwischen Angebot und Nachfrage nach Spenderlebern wird jedoch in absehbarer Zukunft wahrscheinlich bestehen bleiben. Wichtige Innovationen könnten sich aus der Xenotransplantation oder dem Tissue Engineering ergeben.


Referenzen:
  1. Bhat M, Rabindranath M, Chara BS, Simonetto DA. Artificial intelligence, machine learning, and deep learning in liver transplantation. J Hepatol. 2023 Jun;78(6):1216-1233. doi: 10.1016/j.jhep.2023.01.006. PMID: 37208107.
  2. Lucey MR, Furuya KN, Foley DP. Liver Transplantation. N Engl J Med. 2023 Nov 16;389(20):1888-1900. doi: 10.1056/NEJMra2200923. PMID: 37966287.
  3. WHO, ONT. Global Observatory on Donation and Transplantation. International report on organ donation and transplantation activities 2022. October 2023. 
  4. EDQM Council of Europe. Newsletter Transplant International figures on donation and transplantation 2022