Schutz der Leistungsfähigkeit und Verlängerung der Karriere: Molekulare Überwachung für Spitzensportler



Spitzenleistungen erfordern extreme physiologische Anpassungen. Die meisten Veränderungen sind vorteilhaft, einige jedoch nicht. Die  Herausforderung besteht darin, dass schädliche molekulare Veränderungen oft unbemerkt  verlaufen, lange bevor Symptome auftreten oder bildgebende Verfahren Anomalien erkennen können. Die Folge können Organfunktionsstörungen, in seltenen Fällen schwere Erkrankungen oder sogar der Tod sein, wie in zwei Artikeln im New England Journal of Medicine [1, 2] beschrieben.


Training und Wettkämpfe erhöhen den Blutdruck, die Gefäßbelastung sowie den Sauerstoffbedarf. Darüber hinaus wird mechanische Belastung auf das Gewebe ausgeübt. All dies kann zu einer erhöhten systemischen Entzündungsaktivität führen. Während sich der Körper offenbar anpasst, kann die wiederholte Belastung zu unentdeckten pathologischen Veränderungen wie Gefäßsteifigkeit, Entzündungen, Fibrose und letztlich zu Organbelastung und -schäden beitragen.


Routinemäßige Vorsorgeuntersuchungen umfassen in der Regel ein EKG, eine Echokardiographie, einige Blutbiomarker sowie gegebenenfalls bildgebende Verfahren. Diese Verfahren erkennen fortgeschrittene strukturelle oder andere Anomalien, jedoch in der Regel keine frühen Veränderungen. Sie erkennen die Folgen, nicht die molekularen Ursachen pathologischer Veränderungen. Diese molekularen Veränderungen treten jedoch schon vor der sichtbaren strukturellen Veränderung auf. Liegen strukturelle Veränderungen vor, ist der Organschaden bereits eingetreten und die Hochleistungsfähigkeit erheblich eingeschränkt. Dieser Organschaden kann insbesondere unter extremer Belastung, wie beim Hochleistungssport, das Leben des Betroffenen gefährden. Nur so lassen sich die Ergebnisse der Studienauswertung zehn Jahre nach den Untersuchungen der 14- bis 16-jährigen Profisportler sowie die für diese Altersgruppe hohen Fallzahlen massiver kardiologischer Ereignisse, unter anderem plötzlichen Herztods, erklären.

Infektionen erhöhen das Risiko für Herz-/Kreislauf-Erkrankungen


Der Körper eines Profisportlers ist nicht nur den ständigen Belastungen, sondern auch Infektionen wie Grippe/Covid-19, Hepatitis C, Gürtelrose, Lippenherpes oder HPV ausgesetzt. Eine neue Veröffentlichung zeigt, dass z.B. eine Influenza-Infektion die Wahrscheinlichkeit, einen Herzinfarkt zu erleiden, um das Siebenfache steigt [5].


Hinzukommen Belastungen durch Luftverschmutzung und belastete Nahrungsketten. Alles wirkt auf den Organismus ein, und insbesondere Körper unter Hochleistung können im Laufe der Karriere Organschäden entwickeln. Nicht nur der Zeitraum der Ausübung als Profi ist gefährdet, sondern auch das gesunde Leben danach. 

Früherkennung durch Proteomanalyse


Die Proteomanalyse des Urins bietet eine nicht-invasive Möglichkeit, frühe biologische Stress-signale im Herz-Kreislauf-, Nieren- und Bindegewebssystem zu überwachen und so die langfristige Leistungsfähigkeit zu erhalten.

Eine einfache Urinprobe enthält gefilterte Proteinfragmente, die laufende biologische Prozesse widerspiegeln. Die Proteomanalyse kann Aufschluss über den Kollagenumsatz, frühe Fibrose, endothelialen Stress und systemische Entzündungen geben und Informationen über das biologische Alter liefern.


Die klinischen Standards sind durch die Expertise von 1.200 weltweit führender Mediziner und Wissenschaftlern in über 100 klinischen Studien gesetzt. Der überragende klinische Nutzen der Proteomanalyse wurde von diesen Ärzten in 450 Publikationen, veröffentlicht in den führenden Wissenschafts-Journalen, seit über zwei Jahrzehnten dokumentiert.

In der „Digital- Clinic“ von xken kann die Beratung dieser Spitzenmediziner gebucht werden. Spitzensportler bedürfen der bestmöglichen medizinischen Versorgung auf dem aktuellen Stand des naturwissenschaftlichen medizinischen Wissens durch das entschlüsselte Proteom und der Beratung der Spitzenmedizin auf diesem Level.


Die Proteomanalyse von xken ersetzt nicht die medizinische Standardversorgung, sondern ergänzt sie um eine molekulare Überwachungsebene, die eine frühzeitige Erkennung von maladaptiven/pathologischen Prozessen ermöglicht. Wenn diese Prozesse frühzeitig erkannt werden, sind erstmals gezielte Interventionen zum Leistungserhalt möglich. Dazu können individuelle Trainingsanpassungen, eine Optimierung der Ernährung und/oder eine gezielte medikamentöse Behandlung gehören, wie kürzlich in einer wissenschaftlichen Publikation ausgewiesen und vorgestellt wurde [6].


Das Ziel ist eine proaktive Überwachung statt einer reaktiven Behandlung nach massiven, durch Symptome oder durch andere späte Parameter angezeigten Organschäden.

Vorteile für Profisportler


Objektive biologische Überwachung, folglich personalisiertes Risikobewusstsein. Dies wiederum unterstützt die langfristige Profikarriere und evidenzbasierten Leistungsfähigkeit. 

Fazit


Elitesport erfordert Präzision. Leistungskennzahlen erfassen Geschwindigkeit, Kraft und Ausdauer. Die molekulare Profilierung fügt eine neue Dimension hinzu: die biologische Belastbarkeit. Durch die Überwachung früher Signale für den Gewebeumbau können Sportler und ihr Team fundierte Entscheidungen treffen, um die langfristige Leistungsfähigkeit zu erhalten und die Gesundheit – auch nach der Karriere - zu schützen.



Einige Beispiele für Studien


In Studien gemeinsam mit u. A. Prof. Jan Staessen, Prof. Karl-Heinz Peter, Prof. Filipattos und anderen wurden Biomarker definiert, die kardiovaskuläre Erkrankungen in der Frühphase abbilden [7-9].


In mehreren Studien gemeinsam mit Prof. Rossing, Prof. Beige, Prof. Vanholder und anderen konnte in großen multinationalen Kohorten gezeigt werden, dass die Proteomanalyse, insbesondere über die Detektion von Veränderungen im Kollagenabbau und die Erkennung der frühesten Formen von Fibrose, Nierenerkrankungen in der Frühphase erkennen und Progression vorhersagen kann [10-13].


Gemeinsam mit Prof. Nawrot, Prof. Staessen und Kollegen konnten Biomarker für das biologische Alter identifiziert werden. Wie auch in der Studie gezeigt, zeigen diese Biomarker ein erhöhtes biologisches Alter bei Patienten mit chronischen Krankheiten an [14].


Die Proteominformation wird auch verwendet, um Therapien zu steuern. In einer großen Studie konnte anhand von über 5000 Patienten gezeigt werden, dass das Ansprechen auf Therapeutika in-silico auf Grundlage des Proteoms vorhergesagt werden kann [6, 15].

Referenzen


  1. Lampert R, Harmon KG. Sudden Cardiac Arrest in Athletes. N Engl J Med. 2026;15;394(3):268-280.
  2. Malhotra A, Dhutia H, Finocchiaro G, et al. Outcomes of Cardiac Screening in Adolescent Soccer Players. N Engl J Med. 2018;379(6):524-534.
  3. https://nationaltoday.com/us/ca/los-angeles/news/2026/03/02/inland-empire-teen-dies-during-soccer-practice
  4. https://www.waff.com/2026/02/20/youth-athlete-airlifted-hospital-after-medical-emergency-moulton
  5. Kawai K, Muhere CF, Lemos EV, Francis JM. Viral Infections and Risk of Cardiovascular Disease: Systematic Review and Meta-Analysis. J Am Heart Assoc. 2025;14(21):e042670.
  6. Latosinska A, Mina IK, Nguyen TMN, et al. In silico prediction of optimal multifactorial intervention in chronic kidney disease. J Transl Med 2025;23(1):943.
  7. Farmakis D, Koeck T, Mullen W, et al. Urine proteome analysis in heart failure with reduced ejection fraction complicated by chronic kidney disease: feasibility, and clinical and pathogenetic correlates. Eur J Heart Fail 2016;18(7):822-829.
  8. Zhang ZY, Ravassa S, Nkuipou-Kenfack E, et al. Novel Urinary Peptidomic Classifier Predicts Incident Heart Failure. J Am Heart Assoc 2017;6(8).
  9. Wei D, Melgarejo JD, Van AL, et al. Prediction of coronary artery disease using urinary proteomics. Eur J Prev Cardiol 2023;30(14):1537-1546.
  10. Tofte N, Lindhardt M, Adamova K, et al. Early detection of diabetic kidney disease by urinary proteomics and subsequent intervention with spironolactone to delay progression (PRIORITY): a prospective observational study and embedded randomised placebo-controlled trial. Lancet Diabetes Endocrinol 2020;8(4):301-312.
  11. Pontillo C, Jacobs L, Staessen JA, et al. A urinary proteome-based classifier for the early detection of decline in glomerular filtration. Nephrol Dial Transplant 2017;32(9):1510-1516.
  12. Pontillo C, Zhang Z, Schanstra J, et al. Prediction of chronic kidney disease stage 3 by CKD273, a urinary proteomic biomarker. Kidney International Reports 2017;2(6):1066-1075.
  13. Schanstra JP, Zurbig P, Alkhalaf A, et al. Diagnosis and prediction of CKD progression by assessment of urinary peptides. J Am Soc Nephrol 2015;26:1999-2010.
  14. Martens DS, Thijs L, Latosinska A, et al. Urinary peptidomic profiles to address age-related disabilities: a prospective population study. Lancet Healthy Longev 2021;2(11):e690-e703.
  15. Jaimes Campos M.A., Anduja I, Keller F, et al. Prognosis and personalized in-silico prediction of treatment efficacy in cardiovascular and chronic kidney disease: a proof-of-concept study. Pharmaceuticals (Basel) 2023;16:1298.