 |  | Theo Dingermann |
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13.05.2026 09:00 Uhr |
Die Fettverteilung ist bei Frauen anders als bei Männern. Es ist ein bekanntes Problem des BMI, dass er dies sowie andere Faktoren, die für das gesundheitliche Risiko im Zusammenhang mit Adipositas entscheidend sind, nicht abbildet. / © Getty Images/Bo Zaunders
Eine aktuelle Arbeit im Fachjournal »Nature Medicine« stellt mit OBSCORE ein datengetriebenes Risikomodell vor, das Menschen mit Übergewicht oder Adipositas gezielter für therapeutische Interventionen priorisieren soll. Hintergrund der Studie eines Forscherteams um Dr. Kamil Demircan von der Queen Mary University of London ist die zunehmende Verfügbarkeit der Inkretinmimetika als hochwirksame Antiadiposita, deren breite Anwendung angesichts hoher Kosten, begrenzter Ressourcen und fehlender Priorisierungskriterien bislang kaum rational erscheint. So argumentieren die Forschenden, dass der bisher dominierende BMI als alleiniger Marker klinischer Entscheidungsfindung unzureichend ist, da adipositasassoziierte Folgeerkrankungen auch bei vergleichbaren BMI-Werten stark variieren können.
Für die Entwicklung des Modells analysierte das internationale Forschungsteam Daten von rund 197.000 Personeneinträgen in der UK Biobank mit einem BMI ≥27 kg/m². Berücksichtigt wurden mehr als 2000 potenzielle Prädiktoren aus unterschiedlichen Datenebenen, darunter klinische Laborparameter, Vorerkrankungen, Medikamenteneinnahme, kardiopulmonale Messgrößen, Körperzusammensetzung, Metabolomdaten und polygenetische Risikoscores. Ziel war die Vorhersage von 18 adipositasassoziierten Endpunkten innerhalb eines Zehnjahreszeitraums, darunter Typ-2-Diabetes, kardiovaskuläre Ereignisse, chronische Nierenerkrankungen, Schlafapnoe, Hypercholesterolämie und kardiovaskuläre Mortalität.
Bemerkenswert ist, dass komplexe Datentypen wie polygenetische Scores oder Metabolomdaten nur einen vergleichsweise geringen zusätzlichen prognostischen Nutzen lieferten. Den größten Beitrag zur Risikoprädiktion hatten klinisch etablierte Variablen wie Laborwerte, Vorerkrankungen und Gesundheitsstatus. Daraus entwickelten die Forschenden schließlich ein klinisch praktikables Modell mit 20 Parametern, darunter HbA1c, Harnsäure, Kreatinin, HDL-Cholesterol, Taille-zu-Körpergröße-Verhältnis, Hypertonie, subjektiver Gesundheitsstatus sowie Angaben zu Brustschmerzen oder Gelenkbeschwerden.
OBSCORE zeigte eine hohe diskriminative Leistungsfähigkeit über unterschiedliche Krankheitsbilder hinweg. Besonders präzise war die Vorhersage für Typ-2-Diabetes, chronische Nierenerkrankungen und Gicht, während Erkrankungen wie gastroösophageale Refluxkrankheit oder Zwerchfellhernien schwieriger zu prognostizieren waren.
Entscheidend ist jedoch vor allem die Fähigkeit des Modells zur klinischen Risikostratifizierung: Zwischen den obersten und den untersten 20 Prozent der Risikoverteilung lagen teils massive Unterschiede der Ereignisraten. Für chronische Nierenerkrankungen betrug das relative Risiko fast das 90-Fache, für Typ-2-Diabetes mehr als das 40-Fache. Für die kardiovaskuläre Mortalität zeigte sich ein 47-fach erhöhtes Risiko zwischen den Extremgruppen.
Besonders relevant für die klinische Praxis ist die Beobachtung, dass ein erheblicher Anteil der Hochrisikopatienten lediglich einen BMI zwischen 27 und 30 kg/m² aufwies. Damit identifiziert OBSCORE Personen mit hohem metabolischem oder kardiovaskulärem Risiko, die nach bisherigen BMI-basierten Kriterien häufig nicht als prioritär behandlungsbedürftig gelten würden. Die Forschenden sehen darin ein zentrales Argument gegen eine ausschließliche Orientierung an BMI-Grenzwerten und für ein stärker risikobasiertes Management von Patienten mit Adipositas.
Das Modell wurde zusätzlich extern validiert. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass OBSCORE auch außerhalb europäischer Populationen robuste Vorhersageeigenschaften besitzt. Gerade bei südasiatischen Teilnehmern, die bereits bei niedrigeren BMI-Werten ein erhöhtes Diabetesrisiko aufweisen, verbesserte das Modell die Risikoprädiktion deutlich gegenüber klassischen BMI-basierten Ansätzen.
Ein weiterer zentraler Aspekt der Studie ist die Einbettung des Modells in Daten der SURMOUNT-1-Studie zu Tirzepatid. Hier zeigte sich, dass die Gewichtsreduktion unter Therapie unabhängig vom Ausgangsrisiko ähnlich ausfiel, gleichzeitig jedoch die modellierten Risiken für nahezu alle adipositasassoziierten Folgeerkrankungen unter Tirzepatid signifikant abnahmen. Die Forschenden interpretieren dies als Hinweis darauf, dass OBSCORE nicht nur prognostisch relevant sein könnte, sondern auch therapieassoziierte Risikoveränderungen abbildet.
Die Studie reiht sich in die aktuelle Debatte um eine Neudefinition klinischer Adipositas ein. Während bisherige Konzepte wie »metabolisch gesunde Adipositas« oder BMI-Klassifikationen vor allem phänotypische Kategorien bilden, verfolgt OBSCORE einen longitudinalen, Outcome-orientierten Ansatz. Die Forschenden schlagen vor, das Modell künftig als klinisches Werkzeug für die Entscheidungsfindung in elektronische Patientenakten zu integrieren, um Hochrisikopatienten frühzeitig und datenbasiert für medikamentöse, chirurgische oder verhaltensmedizinische Interventionen zu identifizieren.
Die medizinische Fachwelt reagiert differenziert. Professor Dr. Robert Kushner, Emeritus an der Northwestern University Feinberg School of Medicine in Chicago, begrüßt gegenüber der Nachrichtenplattform »STAT« den Ansatz ausdrücklich: Ein integrierter Risikoscore für die vielfältigen Adipositas-Komplikationen sei lange überfällig, so der Experte.
Auch Dr. Francisco Lopez-Jimenez von der Mayo Clinic sieht einen wichtigen Impuls, warnt aber vor überhöhten Erwartungen: Für kardiovaskuläre Endpunkte bringe OBSCORE gegenüber bereits etablierten Scores wie ASCVD keinen wesentlichen Mehrwert. Professor Dr. Naveed Sattar von der University of Glasgow schätzt die methodische Sorgfalt, hält den Erkenntnisgewinn für viele Outcomes jedoch für begrenzt, zumal einfachere Scores in der Praxis gut funktionierten.
Die Autoren selbst räumen Grenzen ein. So repräsentiert die UK-Biobank-Population eine gesündere Population als der Bevölkerungsdurchschnitt, was absolute Risikozahlen nach unten verzerrt. Die Kohorte besteht zudem überwiegend aus Personen mittleren bis höheren Alters europäischer Herkunft. Absolute Risikogrenzwerte für klinische Entscheidungen fehlen noch und müssen von der medizinischen Gemeinschaft erst definiert werden.
Der eigentliche Kontext der Studie ist die Frage der gerechten Ressourcenverteilung in einer Zeit, in der hochwirksame, aber teure Medikamente wie Semaglutid und Tirzepatid zur Verfügung stehen, jedoch global knapp sind. Wer soll diese Therapien erhalten und nach welchen Kriterien?
Somit soll OBSCORE kein revolutionärer Systemersatz sein, sondern ein datengetriebenes Unterstützungsinstrument für Kliniker, das bestehende BMI-basierte Leitlinien ergänzt. Eine interaktive Webanwendung unter omicscience.org/apps/obscore/ ermöglicht bereits die individuelle Risikoabschätzung. Der statistische Code ist öffentlich zugänglich.
