Die ersten Ergebnisse eines lokalen Genomikprogramms deuten darauf hin, dass genetische Risikoscores mit konkreten klinischen Indikatoren korreliert werden können, was den Weg für den Einsatz genetischer Tests in der Präventivmedizin ebnet.

Die ersten Ergebnisse der von MedLife durchgeführten Genomikstudie, basierend auf über 3.000 Tests, zeigen eine Korrelation zwischen genetischen Prädispositionen und bereits in der medizinischen Praxis verwendeten klinischen Daten – Blutanalysen und Patientenhistorie. Im Fokus steht nicht die Technologie, sondern die praktische Anwendung: Wenn sich diese Korrelationen in größerem Maßstab bestätigen, könnte die genomische Testung zu einem Instrument der Präventivmedizin werden.

Vorläufige Daten zeigen beispielsweise, dass Personen mit einem hohen genetischen Risiko für Typ-2-Diabetes signifikant höhere Blutzuckerwerte aufweisen und eine bis zu doppelt so hohe Wahrscheinlichkeit haben, die Krankheit zu entwickeln. Bei Personen mit niedrigem Risiko ist die Beziehung umgekehrt. Ähnliche Zusammenhänge wurden auch für kardiovaskuläre und metabolische Erkrankungen beobachtet.

Das verwendete Modell basiert auf polygenen Risikoscores (PRS), die mit bestehenden klinischen Daten korreliert werden. Ein relevantes Element ist die Struktur der Stichprobe: Das Durchschnittsalter von 41 Jahren deutet darauf hin, dass das Instrument Risiken vor dem Auftreten der Krankheit erfasst, nicht nur deren Folgen.

Aus operativer Sicht versucht das Unternehmen, ein integriertes Modell aufzubauen: genomische Daten, Laboranalysen, Bildgebung und Lifestyle-Informationen. Parallel dazu werden Modelle auf großen Datenvolumina getestet – etwa eine Million CT- und MRT-Bilder sowie über 20 Millionen Laboranalysen.

Die Low-Pass-Genomtestung soll der breiten Öffentlichkeit zu einem angekündigten Preis von 1.430 RON zugänglich gemacht werden. Das Unternehmen erwartet keine schnelle, sondern eine schrittweise Akzeptanz, abhängig von der Integration dieser Instrumente in die medizinische Praxis.

Die Ergebnisse sind vorläufig und decken etwa 75 % der angestrebten Stichprobe ab, was die Verallgemeinerung der Schlussfolgerungen derzeit einschränkt. Dennoch zeichnen sie eine klare Richtung: den Übergang von der Diagnose zur probabilistischen Risikobewertung auf Basis individueller Daten.