Fettleibigkeit (Adipositas) ist ein globales Gesundheitsproblem und ein wesentlicher Risikofaktor für die Entwicklung mehrerer chronischer Krankheiten, einschliesslich Typ-2-Diabetes, Fettleber und Bluthochdruck, die zu einem vorzeitigen Tod beitragen können.

Cortisol ist ein Stresshormon, das bei einer körpereigenen Überproduktion oder Verwendung als Medikament zu ähnlichen Gesundheitsproblemen wie bei adipösen Personen führt. Cortisol kann damit eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von krankheitsbedingten Begleiterkrankungen im Zusammenhang mit der Adipositas spielen und bietet damit ein mögliches Ziel für personalisierte Behandlungsstrategien. LOOBesity versucht zu verstehen, was Fettleibigkeit für manche Patienten so gefährlich macht, während dies für andere eine geringere Rolle spielt. Dieses Wissen soll genutzt werden, um Therapien auf der Basis molekularer und bildgebender Merkmale, verfügbaren Informationen aus Behandlungsstudien sowie Patientenpräferenzen zu personalisieren.

Wir werden eine prospektive randomisierte klinische Studie durchführen, um festzustellen, ob eine personalisierte Behandlungsstrategie, die die Cortisolwirkung moduliert, den Patient:innen maximalen Nutzen und minimale Nachteile bei der Behandlung von Fettleibigkeit bietet. Unser Forschungsteam ist in einer einzigartigen Position, molekulare und bildgebende Methoden sowie fortgeschrittene maschinelle Lernmethoden zu kombinieren, um detaillierte Messungen der Fettverteilung und -funktion zu erheben. Dies bietet die Möglichkeit, schnelle und weniger kostspielige MRT-Protokolle und neue molekulare Methoden als zukünftige Routine-Screeninguntersuchungen für adipöse Patienten einzuführen und eine Grundlage für personalisierte Ansätze für adipöse Patienten mit weitreichenden Aussichten für die klinische Praxis zu schaffen.

Verantwortlich: Prof. Felix Beuschlein (UZH/USZ). Mitantragsteller: Prof. Thomas Frauenfelder (UZH/USZ), Prof. Ender Konukoglu (ETH Zürich), Prof. Milo Puhan (UZH), Prof. Christian Wolfrum (ETH Zürich)

Videopräsentation zu LOOBesity (Im Rahmen des Evaluationsverfahrens 2022) (englisch)