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Hintergrund: Die Leberzirrhose ist eine fortschreitende Lebererkrankung, die häufig zu schwerwiegenden Komplikationen wie der akuten Dekompensation (AD) und dem akut-auf-chronischen Leberversagen (acute-on-chronic liver failure, ACLF) führt. Diese Komplikationen werden häufig durch bakterielle Infektionen ausgelöst werden. Häufig verwendete Biomarker wie Procalcitonin (PCT) und C-reaktives Protein (CRP) haben bei der Diagnostik bakterieller Infektionen bei Patienten mit Zirrhose nur eine begrenzte Aussagekraft. Ziel dieser Studie ist es, die inflammatorische Reaktion bei Patienten mit AD und ACLF zu untersuchen, um klinische Biomarker für bakterielle Infektionen zu diagnostizieren.

Methode: Insgesamt wurden 74 konsekutive Patientinnen und Patienten, welche mit Leberzirrhose und AD oder ACLF in dem Zeitraum zwischen 10/2022 und 10/2023 stationär am Universitätsklinikum Essen behandelt wurden, untersucht. Der Auslöser für die AD oder das ACLF war bei 33 dieser Patienten durch eine bakterielle Infektion bedingt, während bei 41 andere Ursachen vorlagen. Zu den untersuchten Biomarkern gehörten CRP, PCT und die Interleukine (IL) sowie IL-Rezeptor-Antagonisten (RA) IL-1b, IL1RA, IL-17E, IL-17F, IL-17 und IL-23, die alle eine entscheidende Rolle als Typ-I- und Typ-III-Entzündungsmediatoren spielen. Eine Hauptkomponentenanalyse wurde durchgeführt, um Zytokinmuster zu untersuchen, gefolgt von univariater logistischer Regression, um Biomarker zu identifizieren, die signifikant mit bakteriellen Infektionen assoziiert sind. Signifikante Biomarker wurden anschließend in multivariate Modelle mit vordefinierten klinischen Parametern evaluiert. Um die Robustheit und Generalisierbarkeit der Modelle zu bewerten, wurde eine interne Validierung mit 1000 Bootstrap-Wiederholungen durchgeführt, jede bestehend aus 74 Patienten.

Ergebnisse: Zu den identifizierten Schlüsselbiomarkern gehörten CRP, PCT, IL-1b und IL-1RA. Diese Biomarker wurden dichotomisiert, und die folgenden Kombinationen zeigten die beste Diskriminierungsfähigkeit für bakterielle Infektionen: IL-1RA allein (AUC: 0,762 [95%-KI: 0,652–0,872]), IL-1RA und PCT (AUC: 0,750 [95%-KI: 0,635–0,866]) sowie IL-1RA und CRP (AUC: 0,744 [95%-KI: 0,625–0,863]).

Um Overfitting zu vermeiden und die Kalibrierung zu verbessern, wurde eine Ridge-Regression angewendet. Das endgültige Modell, das IL1RA und vordefinierte klinische Parameter umfasste, zeigte eine AUC von 0,764 (95%-KI: 0,654–0,874), eine Genauigkeit von 73% eine Sensitivität von 61%, eine Spezifität von 83% und eine Präzision von 74%. Ein Risikostratifikations¬modell wurde entwickelt, das Cutoff-Werte für 80% Sensitivität und 80% Spezifität nutzt. Auf Grundlage dieses Modells wurde eine App entwickelt, die online verfügbar ist.

Schlussfolgerung: Mit Hilfe des entwickelten Modells können bakterielle Infektionen bei Patienten mit Zirrhose genauer identifiziert werden, um eine rechtzeitige und effektive Behandlung in dieser Hochrisikopopulation zu ermöglichen. Eine weitere Validierung und Integration dieses Modells mit größeren Patientengruppen ist notwendig.