Eine Forschungsgruppe mit Beteiligung von DZL-Forschenden wollte wissen, ob eine sogenannte paraspinale Myosteatose – also Fett in den tiefen Rückenmuskeln – mit der Lungenfunktion und dem Vorliegen von COPD zusammenhängt.
Dazu erfassten die Wissenschaftler:innen im Rahmen der bevölkerungsbasierten KORA-Kohorte die Lungenfunktion von 214 Teilnehmenden. Zusätzlich untersuchten sie sie mit einer Ganzkörper-Magnetresonanztomographie (MRT), um die Zusammensetzung der Rückenmuskulatur zu erkennen. Dabei unterschieden die Forschenden zwischen
- Fett innerhalb der Muskelzellen und
- Fett außerhalb der Muskelzellen.
Fettverteilung wirkt sich auf das COPD-Risiko aus
Das Ergebnis: Personen mit COPD wiesen im Durchschnitt einen höheren Fettanteil in der Rückenmuskulatur auf als gesunde Teilnehmende. Gleichzeitig war ein höherer Fettanteil innerhalb der Muskelzellen im Vergleich zum Fettanteil zwischen den Muskelzellen mit einem geringeren COPD-Risiko verbunden.
Auch die Fähigkeit der Lunge, Sauerstoff aufzunehmen (Gasaustauschkapazität), war bei höherem Muskelfettanteil schlechter. Umgekehrt war ein günstigeres Verhältnis zwischen Fett innerhalb und außerhalb der Muskelzellen mit einer besseren Sauerstoffaufnahme verbunden.
Ansatz für bessere COPD-Diagnose
Die Forschenden schließen daraus, dass die MRT-basierte Analyse der Muskelzusammensetzung künftig helfen könnte, COPD-Risiken besser einzuschätzen oder den Krankheitsverlauf zu überwachen. Die Forschungsgruppe geht davon aus, dass das Verteilungsmuster des Muskelfetts als bildgebender Biomarker für die Auswirkungen der COPD auf den Stoffwechsel dienen könnte.
Gezieltes Muskeltraining kann COPD-Verlauf verbessern
Zudem unterstreichen die Studienergebnisse, wie wichtig die Muskelgesundheit bei chronischen Lungenerkrankungen ist – und dass Bewegung und gezieltes Muskeltraining möglicherweise nicht nur die Lebensqualität, sondern auch die Krankheitsentwicklung positiv beeinflussen können.
Quelle
Diallo, T. D. et al.: Paraspinal myosteatosis is associated with COPD: a cross-sectional MRI analysis from the population-based KORA cohort. In: Respiratory Research 2025, 26 (217)
