title: Zytomegalie- und Polyoma-Virusinfektionen nach Nierentransplantation am Universitätsklinikum Erlangen in den Jahren 2008 bis 2018
Creators: name: Jakob, Sophia
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Zusammenfassung Hintergrund und Ziele Eine durch das BK-Polyoma (BKV)- oder Zytomegalievirus (CMV) hervorgerufene Infektion bei nierentransplantierten Patienten ist eine häufig auftretende Komplikation nach Transplantation. Sie kann von einer Funktionseinschränkung des Transplantats, über Transplantatverlust bis hin zum Tod des Patienten führen. Machine learning hat in den letzten Jahren in vielen Bereichen die Medizin in Diagnosestellung und Optimierung der Therapie unterstützt. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, mithilfe von machine learning Risikofaktoren zu identifizieren, die zu einer CMV oder BKV Infektion bei Patienten nach Nierentransplantation führen. Dieses Wissen soll zu einer Vorhersage von BK- und CMV-Infektionen bei Patienten nach Nierentransplantation eingesetzt werden. Methoden Das methodische Vorgehen bestand aus zwei Teilschritten: Der erste Teil umfasste eine retrospektive, deskriptive Erfassung von CM- und BK-Virusinfektionen von 884 Patienten, die im Zeitraum zwischen dem 1.1.2008 und dem 31.12.2018 eine Nierentransplantation in der Universitätsklinik Erlangen erhielten. Diese 884 Patienten schlossen Empfänger einer Lebendspende sowie Patienten, die eine Niere eines verstorbenen Spenders erhielten, ein. Zudem wurden Patienten, die eine Doppelnierentransplantation erhielten, sowie Patienten mit einer Zweit-Nierentransplantation berücksichtigt. Im zweiten Teilschritt wurde versucht, mit Hilfe von machine learning-Ansätzen zusätzliche Parameter für eine Risikoermittlung zu identifizieren und konventionelle Methoden zu ergänzen. Dabei wurde sich des „Supervised Learning“ (überwachtes Lernen) bedient und der Datensatz multiple Male als Test- und Trainingsdatensatz genutzt. Ergebnisse Durch machine learning konnten vereinzelt neue Ergebnisse im Hinblick auf die Risikoeinschätzung und Vorhersage einer BKV- oder CMV-Infektion im ersten Jahr nach Nierentransplantation in dem vorliegenden Datensatz gewonnen werden. Vor allem bezüglich protektiver Faktoren bedarf es jedoch weitere Exploration. Viele aus der Literatur beschriebene Risikofaktoren wurden bestätigt. Für das Risiko einer BKV- oder CMV-Infektion konnten unter anderem folgende Faktoren verifiziert werden: Alter des Spenders und des Empfängers, Dialysezeit, kalte Ischämiezeit, Zeit nach Nierentransplantation, CMV-Serostatus und der Einsatz von Immunsuppressiva Tacrolimus und Mycophenolatmofetil. Schlussfolgerungen Obgleich durch die Methodik des machine learning nur vereinzelt neue Erkenntnisse bezüglich des Auftretens von BKV- und CMV-Infektionen nach Nierentransplantation gewonnen werden konnten, muss die Bestätigung von Bekanntem als Teilerfolg anerkannt sowie im Hinblick auf neue Erkenntnisse weiter geforscht werden. Machine learning Methoden können als additives Mittel zu konventioneller biostatistischer Modellierung fungieren und im Kontext der Erleichterung von Datenauswertung und Verknüpfung multivarianter Einflussfaktoren gesehen werden.