Adipositas, KI-Modell

Adipositas: KI-Modell sagt Abnehm-Erfolg anhand von Darmbakterien voraus

Veröffentlicht am: 03.09.2026 um 04:02 Uhr | Redaktion boerse-global.de

Ein Hohenheimer Forschungsteam nutzt Körper-, Blut- und Darmdaten für ein KI-Modell, das Therapieerfolge bei Adipositas prognostizieren soll.

Universität Hohenheim entwickelt KI für personalisierte Adipositas-Therapie
Laborumgebung mit einer Petrischale, einer Präzisionswaage und Laborfläschchen zur Analyse biologischer Stoffwechseldaten. Illustration mit AI erstellt.

Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Universität Hohenheim hat ein KI-Modell entwickelt, das anhand von Körpergewicht, Blutwerten und Darmbakterien vorhersagen kann, wie erfolgreich Abnehmprogramme bei Menschen mit fortgeschrittener Adipositas verlaufen. Die Ergebnisse der Untersuchung an 50 erwachsenen Betroffenen wurden in der Fachzeitschrift „Microbiome" veröffentlicht.

Individuelle Daten als Grundlage für Vorhersagen

Im Zentrum der Studie stehen Daten von 50 Erwachsenen mit fortgeschrittener Adipositas. Das Forschungsteam kombinierte dabei mehrere Datenquellen: Messwerte zum Körpergewicht, Blutwerte sowie Informationen zur Zusammensetzung der Darmbakterien. Aus diesen Parametern speiste das Team ein KI-Modell, das darauf trainiert wurde, den individuellen Erfolg von Abnehmprogrammen vorherzusagen.

Der Ansatz beruht auf der Annahme, dass Stoffwechselprozesse und die Zusammensetzung der Darmflora Hinweise darauf geben können, wie ein Körper auf bestimmte Therapieformen reagiert. Anstatt Abnehmprogramme nach einem einheitlichen Schema anzubieten, sollen die von der KI ausgewerteten biologischen Marker künftig helfen, im Vorfeld abzuschätzen, welche Herangehensweise bei welcher Person voraussichtlich Erfolg verspricht.

Ziel: personalisierte Therapie statt Versuch und Irrtum

Das erklärte Ziel der Hohenheimer Forscherinnen und Forscher ist eine personalisierte Therapie bei Adipositas. Bislang verlaufen viele Abnehmversuche nach dem Prinzip Versuch und Irrtum: Betroffene testen unterschiedliche Diät- und Bewegungsprogramme, ohne im Voraus zu wissen, ob diese bei ihrem individuellen Stoffwechsel überhaupt wirken. Wirkungslose Anläufe kosten dabei nicht nur Zeit, sondern können auch die Motivation der Betroffenen belasten.

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Mit dem neu entwickelten KI-Modell soll genau das vermieden werden. Indem Körpergewicht, Blutwerte und Darmbakterien bereits vor Beginn einer Therapie ausgewertet werden, ließe sich frühzeitig einschätzen, ob ein bestimmtes Abnehmprogramm bei einer Person voraussichtlich anschlägt.

Betroffene könnten dadurch gezielter zu Programmen geleitet werden, die zu ihrer individuellen biologischen Ausgangslage passen, statt Zeit mit wenig erfolgversprechenden Ansätzen zu verbringen.

Bedeutung für die Versorgung von Menschen mit Adipositas

Der in „Microbiome" veröffentlichte Ansatz reiht sich in Bemühungen ein, chronische Stoffwechselerkrankungen stärker individuell statt pauschal zu behandeln. Die Rolle der Darmbakterien für Stoffwechselprozesse gilt in der Forschung längere Zeit als relevanter Faktor, doch die praktische Nutzung solcher Daten zur Vorhersage von Therapieerfolgen ist bislang begrenzt.

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Die Studie mit 50 Teilnehmenden markiert einen Schritt in Richtung einer datengestützten, individualisierten Versorgung. Für eine breite klinische Anwendung dürften jedoch weitere Untersuchungen mit größeren Teilnehmergruppen notwendig sein, um die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu überprüfen und abzusichern.

Die Universität Hohenheim positioniert sich mit der von ihr geleiteten internationalen Zusammenarbeit als treibende Kraft in diesem Forschungsfeld, das perspektivisch dazu beitragen könnte, Behandlungsressourcen im Bereich Adipositas gezielter einzusetzen und Betroffenen unnötige, wirkungslose Therapieversuche zu ersparen.

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