{"id":106717,"date":"2026-02-25T09:48:21","date_gmt":"2026-02-25T08:48:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.medipan.de\/?p=106717"},"modified":"2026-03-30T13:23:00","modified_gmt":"2026-03-30T12:23:00","slug":"ki-basierte-interpretation-der-ana-hep-2-ifa-klinische-validierung-in-der-routinediagnostik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.medipan.de\/de\/ki-basierte-interpretation-der-ana-hep-2-ifa-klinische-validierung-in-der-routinediagnostik\/","title":{"rendered":"KI-basierte Interpretation der ANA-HEp-2-IFA: Klinische Validierung in der Routinediagnostik"},"content":{"rendered":"\n

Der Nachweis antinukle\u00e4rer Antik\u00f6rper (ANA)<\/strong> mittels indirekter Immunfluoreszenz (IFA) auf HEp-2-Zellen <\/strong>gilt weiterhin als Goldstandard-Screeningverfahren f\u00fcr systemische autoimmune rheumatische Erkrankungen (SARD), einschlie\u00dflich systemischem Lupus erythematodes, systemischer Sklerose und Sj\u00f6gren-Syndrom1<\/a><\/sup>. Die manuelle Interpretation von ANA-HEp-2-IFA-Mustern ist jedoch zeitaufwendig, untersucherabh\u00e4ngig und unterliegt einer erheblichen Inter-Observer-Variabilit\u00e4t2<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n

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\"This<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Dieses Bild zeigt ein Laborger\u00e4t, den akiron\u00ae NEO<\/a><\/strong>, auf einer sauberen Arbeitsfl\u00e4che. Eine Person mit wei\u00dfem Laborkittel und blauen Handschuhen bedient das Touchscreen-Display mit dem Zeigefinger. Im Hintergrund ist ein Pipettenst\u00e4nder zu sehen, der die Laborumgebung best\u00e4tigt. Auf dem Bildschirm wird eine Datentabelle angezeigt, was darauf hinweist, dass das Ger\u00e4t f\u00fcr Analyse- oder Testzwecke eingesetzt wird.<\/p>\n\n\n\n

Eine k\u00fcrzlich in Clinica Chimica Acta<\/em> ver\u00f6ffentlichte gro\u00df angelegte Studie untersuchte, ob eine KI-basierte ANA-HEp-2-IFA-Interpretation unter realen Laborbedingungen die Leistung erfahrener Immunologinnen und Immunologen erreichen kann3<\/a><\/sup>. In die Untersuchung wurden 2.671 konsekutive Serumproben einbezogen, die in einem Routinediagnostiklabor analysiert wurden. Dabei wurde die visuelle Expertenauswertung mit der automatisierten Bildinterpretation mittels akiron\u00ae NEO<\/strong> verglichen. Die Analyse baut auf den soliden Ergebnissen einer vorangegangenen Pilotstudie<\/a> auf, die bereits das Potenzial k\u00fcnstlicher Intelligenz zur Unterst\u00fctzung der ANA-Diagnostik aufgezeigt hatte4<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Leistungsf\u00e4higkeit der automatisierten ANA-Diagnostik unter Realbedingungen<\/h2>\n\n\n\n

Bewertet wurden die Unterscheidung zwischen ANA-positiv und -negativ, die Titerzuordnung sowie die Erkennung von Fluoreszenzmustern gem\u00e4\u00df dem International Consensus on ANA Patterns (ICAP)<\/a> auf kompetentem Niveau.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Klassifikation positiv\/negativ zeigte sich eine gute \u00dcbereinstimmung (\u03ba 0,616\u20130,699). Die \u00dcbereinstimmung verbesserte sich weiter, wenn schwach positive Proben ausgeschlossen wurden.<\/p>\n\n\n\n

Auch die Mustererkennung erwies sich als robust. Nukle\u00e4re Muster erreichten bei klinisch relevanten Titern (\u22651:320) Kappa-Werte von bis zu 0,650, w\u00e4hrend die Identifikation mitotischer Muster sogar noch h\u00f6here \u00dcbereinstimmungen erzielte (bis \u03ba = 0,736). Zytoplasmatische Muster zeigten eine etwas geringere Konkordanz, was mit der in der Literatur beschriebenen inh\u00e4renten Variabilit\u00e4t in der ANA-Diagnostik \u00fcbereinstimmt5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Die Ergebnisse zeigen, dass die \u00dcbereinstimmung zwischen KI-gest\u00fctzter Analyse und menschlichen Beobachtenden im gleichen Bereich lag wie die Inter-Observer-\u00dcbereinstimmung zwischen erfahrenen Immunologinnen und Immunologen. Dies best\u00e4tigt eine vergleichbare diagnostische Leistungsf\u00e4higkeit. Die Variabilit\u00e4t in der ANA-Interpretation spiegelt demnach eher die methodische Komplexit\u00e4t wider als eine technologische Limitation.<\/p>\n\n\n\n

Das automatisierte System wies im Vergleich zu einer der menschlichen Bewertungen eine leicht geringere Gesamt-Positivit\u00e4tsrate auf, was auf ein konservativeres Vorgehen bei Grenzf\u00e4llen hindeutet. In Routinelaboren, insbesondere au\u00dferhalb spezialisierter rheumatologischer Zentren, kann eine solche Standardisierung dazu beitragen, unn\u00f6tige Folgeuntersuchungen aufgrund unspezifischer schwach positiver Ergebnisse zu reduzieren.<\/p>\n\n\n\n

Deep-Learning-Architektur zur ANA-Mustererkennung<\/h2>\n\n\n\n

Die akiron\u00ae<\/sup> NEO<\/a> Plattform nutzt hierarchische Convolutional Neural Networks (CNNs), die f\u00fcr spezifische analytische Aufgaben trainiert wurden, darunter die Erkennung von Zellzyklusphasen, nukle\u00e4ren und zytoplasmatischen Mustern sowie die Analyse mitotischer Strukturen. Eine DAPI-Gegenf\u00e4rbung unterst\u00fctzt die pr\u00e4zise Identifikation der Metaphase, die f\u00fcr eine ICAP-konforme Klassifikation essenziell ist. Das System integriert diese Einzelanalysen zu einer standardisierten ANA-HEp-2-IFA-Befundung entsprechend der ICAP-Nomenklature<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Klinische Korrelation<\/h2>\n\n\n\n

In einer Subgruppe von Proben mit Reflex-Immunoblot-Testung zeigte die KI-basierte Mustererkennung erwartungsgem\u00e4\u00dfe serologische Assoziationen. So korrelierten beispielsweise alle AC-3-Zentromer-Muster mit einer Anti-CENP-B-Positivit\u00e4t, w\u00e4hrend gesprenkelte Muster mit Anti-Ro52-, SS-A-, SS-B-, Sm- und U1-nRNP-Antik\u00f6rpern assoziiert waren. Diese Ergebnisse st\u00fctzen die klinische Validit\u00e4t der KI-gest\u00fctzten ANA-Klassifikation.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/h2>\n\n\n
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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Die KI-basierte Interpretation der ANA-HEp-2-IFA zeigt in gro\u00df angelegten Routineanwendungen eine diagnostische Leistungsf\u00e4higkeit auf dem Niveau erfahrener Immunologinnen und Immunologen. Die fach\u00e4rztliche Beurteilung bleibt weiterhin essenziell. Gleichzeitig verbessert die automatisierte ANA-Diagnostik die Workflow-Effizienz. Sie erh\u00f6ht die Reproduzierbarkeit und reduziert die Subjektivit\u00e4t in der ICAP-basierten Musterklassifikation.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Labore, die eine standardisierte, skalierbare und hochdurchsatzf\u00e4hige ANA-Testung anstreben, stellt die KI-gest\u00fctzte HEp-2-IFA-Analyse mit akiron\u00ae<\/sup> NEO<\/a> eine klinisch validierte und zukunftsf\u00e4hige L\u00f6sung f\u00fcr die standardisierte ANA-HEp-2-Diagnostik dar.<\/p>\n\n\n\n

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Lesen Sie den vollst\u00e4ndigen Artikel in der Clinica Chimica Acta<\/em><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Im Rahmen der Studie eingesetzte Produkte<\/h2>\n\n\n\n
4450 \u2013 akiron\u00ae<\/sup> NEO<\/a><\/td>IFA-Analysator mit KI-basierter Software zur automatischen Mustererkennung und Intensit\u00e4ts-\/Titerbestimmung von ANA, ANCA, nDNA und CytoBead\u00aeTechnologie<\/td><\/tr>
4063, 4065 \u2013 AKLIDES\u00ae<\/sup> ANA plus<\/a><\/td>HEp-2 cells based IFA for the determination of IgG antibodies against nuclear and cytoplasmic antigens (ANA)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Entdecken Sie das vollst\u00e4ndige Portfolio unserer IFA-Produkte<\/h2>\n\n\n\n
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IFA Produkt Portfolio<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Literatur<\/h2>\n\n\n
  1. Bossuyt et al.<\/em>, (2020) Understanding and interpreting antinuclear antibody tests in systemic rheumatic diseases<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. Rigon et al.<\/em>, (2017) The inter-observer reading variability in anti-nuclear antibodies indirect (ANA) immunofluorescence test: a multicenter evaluation and a review of the literature<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  3. Schmidt et al.<\/em>, (2025) Comparison of manual with AI-aided interpretation of ANA HEp-2 IIF assay patterns in a clinical diagnostics lab<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  4. Mayr et al.<\/em>, (2025) Pilot Study of AI-Assisted ANA Immunofluorescence Reading\u2014Comparison with Classical Visual Interpretation<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  5. Rigon et al.<\/em>, (2017) The inter-observer reading variability in anti-nuclear antibodies indirect (ANA) immunofluorescence test: a multicenter evaluation and a review of the literature<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>\n\n\n

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    Der Nachweis antinukle\u00e4rer Antik\u00f6rper (ANA) mittels indirekter Immunfluoreszenz (IFA) auf HEp-2-Zellen gilt weiterhin als Goldstandard-Screeningverfahren f\u00fcr systemische autoimmune rheumatische Erkrankungen (SARD), einschlie\u00dflich systemischem Lupus erythematodes, systemischer Sklerose und Sj\u00f6gren-Syndrom. Die manuelle Interpretation von ANA-HEp-2-IFA-Mustern ist jedoch zeitaufwendig, untersucherabh\u00e4ngig und unterliegt einer erheblichen Inter-Observer-Variabilit\u00e4t. Dieses Bild zeigt ein Laborger\u00e4t, den akiron\u00ae NEO, auf einer sauberen Arbeitsfl\u00e4che. 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