Die Diagnostik von Endometriose dauert meist lange, ist mit hohen Kosten für das Gesundheitssystem verbunden und oft nicht so genau wie erhofft. Um dieses Problem zu lösen, forschten die Autoren dieser Studie an der Entwicklung eines Speicheltests für Endometriose basierend auf genetischen Biomarkern.

Symptome der Endometriose gehen oft inmitten der normalen Beschwerden, die durch die Menstruation verursacht werden, unter. Die Diagnose verzögert sich so oft um mehrere Jahre. Um dieses Problem zu lösen, wurde an der Entwicklung eines Speicheltests geforscht, der auf dem genetischen Profil der Endometriose basiert.

Auswertung von 200 Speichelproben

Dazu wurden Speichelproben von insgesamt 200 Frauen genommen, die Endometriose-typische Symptome aufwiesen. Zum einen wurde ein genetisches Profil der Speichelproben erstellt, zum anderen wurde, basierend auf diesem Profil, eine neue Diagnosemethode erstellt. Die Frauen wurden außerdem auf konventionelle Art auf Endometriose untersucht.

Basis für die Entwicklung eines Speichel-basierten Endometriose-Tests

Von 200 Frauen mit Endometriose-artigen Symptomen hatten 76,5 % Endometriose, 23,5 % nicht, sie dienten der Kontrolle. Die RNA (genetische Information) aus 200 Speichelproben wurde analysiert und ausgewertet. Am Ende konnten 109 genetische Informationen (miRNAs) als genetisches Profil für Endometriose identifiziert werden, die für einen Speicheltest in Frage kommen würden. Die Proben konnten mit 96,7 %iger Sensitivität, 100 %iger Spezifität und einer Performance von 98,3 % ausgewertet werden.

Die Autoren sehen diese Ergebnisse als gute Grundlage für die künftige Entwicklung eines Speicheltests für die schnelle, einfache und nicht-invasive Diagnose von Endometriose.

© Alle Rechte: DeutschesGesundheitsPortal / HealthCom

Quelle: Bendifallah S, Suisse S, Puchar A, Delbos L, Poilblanc M, Descamps P, Golfier F, Jornea L, Bouteiller D, Touboul C, Dabi Y, Daraï E. Salivary MicroRNA Signature for Diagnosis of Endometriosis. J Clin Med. 2022 Jan 26;11(3):612. doi: 10.3390/jcm11030612. PMID: 35160066; PMCID: PMC8836532.

Foto: Pexels/ Artem Podrez