Dieser Übersichtsartikel fasst neue Forschungsergebnisse zusammen, die zeigen sollen, dass ME/CFS künftig nicht mehr nur anhand von Symptomen, sondern anhand biologischer Marker erkannt werden könnte. Die Autoren beziehen sich auf mehrere aktuelle Studien: die Entdeckung seltener genetischer Risikovarianten mittels eines KI-Verfahrens namens HEAL2, die große genetische Studie DecodeME, sowie Veränderungen an der Genregulation (Epigenetik). Zusammengefasst deuten die Befunde auf eine dauerhaft aktivierte Immunabwehr, erschöpfte Killer-T-Zellen (erkennbar an bestimmten Steuerungs-Eiweißen namens TOX und EOMES) und Probleme bei der Energieproduktion in den Zellkraftwerken (Mitochondrien) hin. Zudem gibt es Hinweise auf unterschiedliche Krankheitsmuster bei Männern und Frauen. Auch der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Auswertung großer Datenmengen wird beschrieben, etwa zur Identifizierung bestimmter Immunzell-Typen, zu Blut-Testverfahren mit frei zirkulierender RNA (Erbgut-Botenstoffen) und zu computergestützten Krankheitsmodellen wie BioMapAI. Die Studie selbst ist eine Zusammenschau bestehender Forschung, keine neue klinische Untersuchung. Sie liefert keine fertigen Diagnoset
Datenquelle: Diese Zusammenfassung wurde automatisch aus der Originalveröffentlichung erstellt und kann Fehler enthalten. Maßgeblich ist allein die Originalstudie (DOI 10.3390/ijms27104436).