Punktgenaue Prävention zukünftig via App

Prädiabetes? Klar, da sind einzelne Blutzuckerwerte erhöht und es besteht das Risiko zur Entwicklung eines Typ-2-Diabetes. Tatsächlich ist die Vorstufe aber deutlich heterogener, als man vielleicht denken mag. Ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur gezielten Prävention ist die im letzten Jahr durch Wissenschaftler*innen des Universitätsklinikums Tübingen publizierte Identifizierung von sechs Subtypen des Prädiabetes.1 Forscher*innen der Endokrinologie/Diabetologie evaluieren im Rahmen des Projekts „Prediabetes Clusters“ aktuell den eigens entwickelten Algorithmus. Dieser ist Grundlage der App, die zukünftig Wissenschaftler*innen, Ärzte*innen und weiteren interessierten Personen bei der Risikoabschätzung unterstützen soll.

Ein Typ-2-Diabetes entsteht nicht von heute auf morgen. Er entwickelt sich meist über Jahre hinweg aus einem Prädiabetes heraus, bei dem die Regulation des Blutzuckers lediglich beeinträchtigt ist.1 Genug Zeit, um das Risiko zu erkennen, Präventionsmaßnahmen zu ergreifen und Manifestation sowie Folgeerkrankungen wie Nieren-, Augen- oder Nervenschädigung zu vermindert? Nein, sagen die Tübinger Forscher am Institut für Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen. Es braucht ein Tool, das eine schnelle und einfache Identifikation von Personen mit hohem Risiko für Typ-2-Diabetes und hohem Risiko für eine rasche Entwicklung von Folgeerkrankungen ermöglicht.

Prävention wichtiger denn je

Der Deutsche Gesundheitsbericht Diabetes 2022 gibt ihnen Recht: Die aktuelle Anzahl der Menschen mit einem dokumentierten Typ-2-Diabetes ist in Deutschland auf 8,5 Millionen gestiegen. Hinzu kommt eine Dunkelziffer von mindestens zwei Millionen weiteren Betroffenen und die Prävalenz wird weiter steigen.2 Nicht nur der Diabetes, auch die Folgeerkrankungen werden oft erst spät diagnostiziert.3,4 Bereits der Prädiabetes, der häufig nicht erkannt wird1, stellt einen wesentlichen Risikofaktor für kardiovaskuläre und mikroangiopathische Langzeitkomplikationen dar.5 Auch deshalb ist es wichtig, die Risiken für bestimmte Komplikationen früh zu detektieren.

Die Kombi macht das Gift

Allein aufgrund der Blutglukosewerte, auf denen die Diagnose eines Prädiabetes derzeit basiert,1 ließe sich die spätere Entwicklung eines Typ-2-Diabetes laut der Studiendaten von Wagner et al. nicht vorhersagen.1 Auch Übergewicht bedeutete den Daten zufolge kein per se erhöhtes Risiko für Typ-2-Diabetes. Erst wenn die Kombination verschiedener Parameter, wie etwa Insulinsensitivität oder Körperfettverteilung, betrachtet wurde, ermöglichte das eine klarere Einschätzung des Diabetesrisikos.1 Die Entdeckung der Prädiabetes-Subtypen (Clusters) ermöglicht es, ein Risiko für Typ-2-Diabetes sowie die Neigung zu spezifischen diabetischen Folgeerkrankungen schon früh zu erkennen: Drei der sechs Cluster wiesen ein moderates bis hohes Risiko für Diabetes auf. Bei einer Gruppe zeigte sich ein höheres Risiko für eine Nierenschädigungen bei moderatem Diabetesrisiko.

Datenfutter für den Algorithmus

Zur Risikoabschätzung bzw. Klassifikation zieht der Algorithmus Glykämie während der Glukosebelastung, Insulinsensitivität, Insulinsekretion, Nüchterninsulin, Nüchterntriglyceride, Taillenumfang, Hüftumfang, Body-Mass-Index (BMI) und HDL-Cholesterin heran. Der Algorithmus ist auch dazu in der Lage, einen aufwändigeren Variablensatz (Glykämie während der Glukosebelastung, Insulinsensitivität, Insulinsekretion, HDL-Cholesterin, Leberfettgehalt, subkutanes Fettvolumen, viszerales Fettvolumen und ein polygener Risiko-Score für das Typ-2-Diabetes-Risiko) für die Clustereinteilung anzuwenden. Die Bestimmung dieser Variablen ist allerdings nur in speziellen Zentren möglich.

Das Ziel vor Augen

Der Cluster-Algorithmus wird zurzeit nur für wissenschaftliche Zwecke eingesetzt. Zukünftig soll er als Grundlage der App vielseitiger einsetzbar sein und Ärzten*innen und weiteren interessierten Personen zur Verfügung stehen. Vorher soll die Anwendung vereinfacht werden, um sie intuitiver und personalisierbarer zu machen.

Weiterführende Informationen


Weitere Informationen zu den sechs Prädiabetes-Subtypen erfahren Sie hier.

Steckbrief

ProjekttitelPrediabetes Clusters
Ansprech­partnerinKatsiaryna Prystupa
katsiaryna.prystupa @ med.uni-tuebingen.de
Organisation/​​Initiative/​UnternehmenInstitut für Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen
Universitätsklinikum Tübingen
Otfried-Müller-Straße 10
72076 Tübingen
www.bit.ly/PrediabetesClusters

 

Quellen:
1. Wagner R et al. Nat Med 2021; 27: 49-57
2. Deutsche Diabetes Gesellschaft (DDG) und diabetesDE – Deutsche Diabetes-Hilfe. Pressemitteilung; 12.11.2021
3. Hammes HP, Klaus KD. Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2022. S. 91
4. Tschöpe D et al. Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2022. S. 143
5. Kabisch S. Deutscher Gesundheitsbericht Diabetes 2022. S. 25