Parameter der „Small Airway Disease“ verbessern die Differenzierung von Patienten mit leichter COPD und symptomatischen (ex)-Rauchern von Gesunden – Querschnittsdaten aus CAPTO-COPD

Hintergrund Veränderungen in den kleinen Atemwegen treten bereits früh in der Entstehung der COPD auf, werden jedoch in der bisherigen Routinediagnostik im Rahmen der forcierten Spirometrie häufig übersehen. Eine erweiterte Lungenfunktionsprüfung in Ruheatmung könnte diese diagnostische Lücke schließen. Wir überprüften daher mittels eines auf maschinellem Lernen beruhenden Ansatzes deren Zusatznutzen in der Differenzierung von Patienten mit frühen Krankheitsstadien.

Methoden Insgesamt wurden 211 Patienten mit leichter COPD (post FEV₁/VC<70%+FEV₁≥70% des Solls), symptomatische (ex)-Raucher (FEV₁/VC≥70%,≥10py+CAT≥10 oder LABA oder LAMA) aus der longitudinalen CAPTO-COPD Beobachtungsstudie sowie lungengesunde Kontrollen untersucht. Ergänzend zur konventionellen Diagnostik aus Spirometrie, Body-Plethysmographie und Transferfaktor (TLCO) wurde auch eine Oszillometrie (OS) sowie SF₆-multiple breath washout (MBW) durchgeführt. Wir verglichen die Klassifikation (random forest) unter Verwendung (1) der Spirometrie, (2) Spirometrie+Body-Plethysmographie+TLCO, (3) Spirometrie+OS+MBW sowie (4) aller Verfahren. Es wurde ein Testdatensatz zur Evaluation der Genauigkeit zurückgehalten und die Modellanpassung mittels Kreuzvalidierung optimiert.

Ergebnisse Es konnten Daten von 90 COPD Patienten (mittleres Alter 65±9 Jahre, mittleres FEV₁ 77±12% des Solls), 62 symptomatische (ex)-Raucher (60±10, 89±13) und 59 Kontrollen (45±19, 98±12, alle p<0,001) ausgewertet werden. Die Genauigkeit des Modells lag bei 63% (κ=42%) unter der alleinigen Verwendung der (1) Spirometrie. Diese konnte beträchtlich verbessert werden unter Hinzunahme (2) aller konventionellen Parameter (80%, κ=70%), (3) der erweiterten Parameter (78%, κ=66%) und (4) bei Kombination aller Parameter (85%, κ=77%, all p<0.01).

Schlussfolgerung Die Differenzierung von Patienten mit leichter COPD und symptomatischen (ex)-Rauchern von Gesunden kann durch einen auf maschinellem Lernen beruhenden Ansatz erheblich verbessert werden, wenn zusätzlich Lungenfunktionsparameter der „Small Airway Disease“ mit einbezogen werden.

Publication History

Article published online:
09 March 2023