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Digitale Biomarker

Letzte Aktualisierung: 23.9.2021

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Biomarker sind anatomische, physiologische oder pathologische Parameter, die der Objektivierung und Interpretation medizinischer Zustände dienen [1]. Fortschritte in der Entwicklung mobil-digitaler Technologie haben zur Entstehung einer neuen Art von Biomarkern, den „digitalen Biomarkern“, geführt. Diese nicht-invasiven Parameter, welche meist mit Wearables erhoben werden können, ermöglichen die Aufzeichnung kontinuierlicher, longitudinaler Gesundheitsdaten, nicht nur stationär, sondern auch zu Hause im gewohnten Umfeld des Patienten [1][2].

Durch die kontinuierliche Datenerhebung können neue vielversprechende, kontextassoziierte Informationen gewonnen werden [3]. Dies ist von besonderem Interesse, da longitudinale und kontextbezogene Informationen im Gegensatz zu einmalig gewonnenen, absoluten Werte wesentlich aussagekräftigere und holistische Schlussfolgerungen ermöglichen. Der modulare Aufbau dieser digitalen Komponenten zur Erhebung digitaler Biomarker schafft zahlreiche neue Möglichkeiten jenseits der bisherigen (physikalischen) Grenzen des Gesundheitssystems, die in der klinischen Behandlung, aber auch in der medizinischen Forschung Einzug erhalten [1].

Durch die zunehmende Vernetzung im Rahmen des „Internet of Healthcare Things“ stehen die erhobenen Daten direkt für weitere Analysen entweder automatisiert per Applikation oder per sofortiger Weiterleitung innerhalb kürzester Zeit ortsunabhängig zur Verfügung. Dank dieser Vernetzung können Datenbanken orts- und infrastrukturunabhängig angelegt und automatisiert befüllt werden. Dies ist von besonderem Vorteil in z.B. Ländern mit tiefem Durchschnittseinkommen und stark reduzierter Infrastruktur. Dennoch gibt es bisher keine allgemeingültigen Standards, die sowohl die Validierung, Qualität, Sicherheit, als auch auch den Nutzen dieser neuartigen Technologien vergleichbar machen.

Autoren dieses Beitrags aus der Reihe „Digitale Medizin“ in AMBOSS

  • Dr. med. Noé Brasier
  • Fiorangelo De Ieso, MSc
  • Prof. Dr. med. Jens Eckstein, PhD
  • Editorial, Digitalisierung und Lektorat durch die AMBOSS-Medizinredaktion
  • Biomarker: Messbare Indikatoren für normale biologische oder pathologische Prozesse bzw. als Reaktion auf eine Exposition oder Intervention [1][2]
  • Digitaler Biomarker: Auf dieser Definition beruhend zu beschreibende neue Art von Biomarkern mit digitaler Datenerfassung und -verarbeitung
  • Messung und Aufzeichnung digitaler Biomarker: Durch Sensoren oder Geräte, die entweder getragen, implantiert oder geschluckt werden können
    • Ableitung physikalischer oder biochemischer Signale [4]
    • Umwandlung in etablierte oder neue Messparameter durch Algorithmen
  • Datenverarbeitung: Verarbeitung erhobener Rohdaten oder prozessierter Messwerte durch Computer
    • PC/Smartphone: Die Datenverarbeitung erfolgt auf einem gekoppelten Zweitgerät mit mehr Rechenleistung
    • Cloud Computing: Zur Verarbeitung werden die Daten, ggf. über den Zwischenschritt eines gekoppelten Zweitgeräts, zentral auf Datenservern abgelegt
    • Edge Computing: Prozessierung, Speicherung, Analyse und Interpretation der Rohdaten und der daraus abgeleiteten Messwerte erfolgen gesamthaft oder anteilig unmittelbar auf den Geräten selbst und damit dezentral
  • Datenübertragung
    • Bluetooth
    • WLAN
  • Datenspeicherung und Speicherbedarf: Die Speicherung der exponentiell ansteigenden Datenmengen („Big Data“) erfordert zunehmend mehr Speicherplatz
  • Beispiel: Photoplethysmografie
  • Vergleich zu anderen digitalen Biomarkern: Bisherige digitale Biomarker befassten sich vermehrt mit Daten wie der Erfassung von Patientenbewegung mittels Accelerometer-Daten oder der Detektion des Herzrhythmus mittels Photoplethysmografie
  • Schweiß als Bioflüssigkeit: Aufstrebendes Feld der nicht-invasiven Diagnostik
    • Schweiß beinhaltet eine Vielzahl an Proteinen, Lipiden und Metaboliten und eignet sich als Untersuchungsmaterial für Biomarker [5][6][7]
    • Entwicklung neuartiger Biosensoren, die auf die Haut aufgelegt werden und den Schweiß laborunabhängig und nicht-invasiv auf seine Bestandteile analysieren [8]

Künstliche Intelligenz in der Medizin – Ein Einstieg (Juni 2021)

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  1. Babrak et al.: Traditional and Digital Biomarkers: Two Worlds Apart? In: Digital Biomarkers. Band: 3, Nummer: 2, 2019, doi: 10.1159/000502000 . | Open in Read by QxMD p. 92-102.
  2. Coravos et al.: Developing and adopting safe and effective digital biomarkers to improve patient outcomes In: npj Digital Medicine. Band: 2, Nummer: 1, 2019, doi: 10.1038/s41746-019-0090-4 . | Open in Read by QxMD .
  3. Rodarte: Pharmaceutical Perspective: How Digital Biomarkers and Contextual Data Will Enable Therapeutic Environments In: Digital Biomarkers. 2017, doi: 10.1159/000479951 . | Open in Read by QxMD .
  4. Friedman et al.: On Power and Throughput Tradeoffs of WiFi and Bluetooth in Smartphones In: IEEE Transactions on Mobile Computing. Band: 12, Nummer: 7, 2013, doi: 10.1109/tmc.2012.117 . | Open in Read by QxMD p. 1363-1376.
  5. Yu et al.: Proteomic and peptidomic analysis of human sweat with emphasis on proteolysis. In: Journal of proteomics. Band: 155, 2017, doi: 10.1016/j.jprot.2017.01.005 . | Open in Read by QxMD p. 40-48.
  6. Peter et al.: Gaschromatographische Untersuchungen von freien und gebundenen Fettsäuren im ekkrinen Schweiß In: Archiv f�r Klinische und Experimentelle Dermatologie. Band: 238, Nummer: 2, 1970, doi: 10.1007/bf00519900 . | Open in Read by QxMD p. 154-159.
  7. Farrell et al.: Diagnosis of Cystic Fibrosis: Consensus Guidelines from the Cystic Fibrosis Foundation In: The Journal of Pediatrics. Band: 181, 2017, doi: 10.1016/j.jpeds.2016.09.064 . | Open in Read by QxMD p. S4-S15.e1.
  8. Brasier, Eckstein: Sweat as a Source of Next-Generation Digital Biomarkers In: Digital Biomarkers. Band: 3, Nummer: 3, 2019, doi: 10.1159/000504387 . | Open in Read by QxMD p. 155-165.