Diese Studie untersuchte, ob eine spezielle Lichtmesstechnik namens Raman-Spektroskopie zusammen mit künstlicher Intelligenz (maschinelles Lernen) helfen kann, ME/CFS anhand von Blutplasma zu erkennen. Dabei wird Licht auf eine Blutprobe gestrahlt, wodurch man Rückschlüsse auf Eiweiße, Fette und andere kleine Moleküle im Blut ziehen kann. Blutproben von 115 ME/CFS-Betroffenen und 45 gesunden Kontrollpersonen wurden in Ruhe sowie 90 Minuten nach einem standardisierten Belastungstest (der eine Post-Exertionelle Malaise, also die typische Verschlechterung nach Anstrengung, auslösen sollte) analysiert. Die Computermodelle konnten anhand der Lichtmuster ME/CFS-Betroffene von Gesunden unterscheiden – mit einer Genauigkeit von etwa 79–84% und guter Trefferquote, besonders nach der Belastung. Das deutet darauf hin, dass sich im Blut von ME/CFS-Betroffenen messbare biochemische Unterschiede zeigen, auch im Zusammenhang mit Belastung. Die Methode könnte langfristig als schneller, günstiger Test zur Unterstützung der Diagnose dienen. Es handelt sich aber um eine erste, noch vorläufige Untersuchung – weitere Studien sind nötig, um die Ergebnisse zu bestätigen und die Methode in der Praxis nutz
Datenquelle: Diese Zusammenfassung wurde automatisch aus der Originalveröffentlichung erstellt und kann Fehler enthalten. Maßgeblich ist allein die Originalstudie (DOI 10.3390/ijms27114937).