Netzwerk- und datengesteuerte Forschung enthüllt traditionelle chinesische Medizinmechanismen gegen Long COVID

Neue Forschungsergebnisse, die auf fortschrittlichen Netzwerk- und datengesteuerten Methoden basieren, untersuchen die Wirksamkeit der Traditionellen Chinesischen Medizin (TCM) bei der Behandlung von Long COVID. Diese multidisziplinäre Studie kombiniert maschinelles Lernen und traditionelle klinische Ansätze, um die zugrunde liegenden Mechanismen aufzudecken und personalisierte Behandlungsstrategien zu entwickeln.

Wichtige Erkenntnisse

Maschinelles Lernen, insbesondere das XGBoost-Modell, hat sich als vielversprechend für die Vorhersage der Wirksamkeit von TCM bei Long COVID erwiesen.
Wichtige Prädiktoren für die Behandlungseffektivität sind die Lebensqualität (SF-36), TCM-Syndrom-Scores, C-reaktives Protein (CRP), Kältegefühl, Brustenge, Alter und das Lymphozytenverhältnis.
Ein entwickelter Nomogramm-Ansatz bietet eine interpretierbare Ergänzung zu den komplexeren ML-Modellen und unterstützt die klinische Entscheidungsfindung.
Die TCM bietet einen ganzheitlichen Ansatz, der die multisymptomatische Natur von Long COVID adressiert und das Potenzial hat, die Genesung zu unterstützen.

Ein datengesteuerter Ansatz zur Vorhersage der TCM-Wirksamkeit

Long COVID, auch bekannt als Post-COVID-Syndrom, beeinträchtigt eine erhebliche Anzahl von Personen nach einer akuten COVID-19-Infektion und führt zu einer Vielzahl von anhaltenden Symptomen, die mehrere Organsysteme betreffen. Angesichts der unzureichenden standardisierten Behandlungen für Long COVID hat die Forschung die potenziellen Vorteile der Traditionellen Chinesischen Medizin (TCM) untersucht. TCM mit seinem ganzheitlichen Ansatz und seiner jahrtausendealten Erfahrung in der Behandlung von Infektionskrankheiten bietet einen vielversprechenden Weg.

Um die Anwendung der TCM bei Long COVID zu optimieren, nutzte diese Studie maschinelle Lernmodelle (ML), um klinische Daten von Patienten zu analysieren. Fünf ML-Modelle – Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), Extreme Gradient Boosting (XGBoost) und Neural Networks (NN) – wurden entwickelt und bewertet. Das XGBoost-Modell zeigte die beste Leistung, sowohl im Trainings- als auch im Testdatensatz, was auf seine Fähigkeit hindeutet, die komplexen Zusammenhänge bei Long COVID zu erfassen.

Identifizierung von Schlüsselmerkmalen und Entwicklung eines Nomogramms

Durch die Anwendung von SHapley Additive exPlanations (SHAP) zur Interpretation des XGBoost-Modells wurden mehrere Schlüsselmerkmale identifiziert, die die Wirksamkeit der TCM-Behandlung vorhersagen. Dazu gehören die allgemeine Lebensqualität, bewertet durch die SF-36-Skala, die TCM-Syndrom-Scores, die Entzündungsmarker wie CRP, spezifische Symptome wie Kältegefühl und Brustenge, das Alter des Patienten und das Lymphozytenverhältnis, das die Immunfunktion widerspiegelt.

Ergänzend zu den ML-Modellen wurde ein Nomogramm auf Basis der logistischen Regression entwickelt. Dieses Nomogramm bietet eine visuell ansprechende und leicht verständliche Methode zur Vorhersage der Behandlungswahrscheinlichkeit. Es dient als wertvolles Werkzeug für Kliniker und Patienten, um die potenziellen Vorteile einer TCM-Behandlung besser einzuschätzen.

Die Rolle der TCM bei der Bewältigung von Long COVID

Die TCM verfolgt einen systemischen und ganzheitlichen Ansatz, der gut zu den multisymptomatischen und multisystemischen Merkmalen von Long COVID passt. Frühere Studien haben gezeigt, dass TCM-Behandlungen dazu beitragen können, Symptome wie Müdigkeit, Atemnot und Verdauungsstörungen zu lindern und die allgemeine Lebensqualität zu verbessern. Die aktuelle Forschung unterstreicht das Potenzial der TCM, nicht nur Symptome zu behandeln, sondern auch die zugrunde liegenden Mechanismen anzugehen, die zu Long COVID beitragen.

Die Studie betont die Notwendigkeit weiterer Forschung, um die Anwendung der TCM bei Long COVID zu verfeinern und zu validieren, insbesondere durch die Einbeziehung von Daten aus verschiedenen Regionen und die weitere Untersuchung der biologischen Mechanismen, die den beobachteten Effekten zugrunde liegen.