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Gelingt die Einteilung in 5 Diabetes-Subtypen mit klinischen Routinedaten?

Wissenschaftliche Unterstützung: Prof. Dr. Wagner

Mit der Entdeckung der 5 Diabetes-Subtypen wurde eine Grundlage für präzise Behandlungs- und Präventionsstrategien geschaffen. Weil manche der bisherigen zur Einteilung in die Subtypen genutzten Variablen keine Routinevariablen/-parameter in der klinischen Praxis sind, untersuchten Forschende nun die Einteilung auf Basis von Variablen, die einfacher bestimmt werden können. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einteilung auch mit noch einfacheren klinischen Routinevariablen möglich ist. Das Hinzuziehen von HDL-Cholesterin führt dabei zu weiteren Subtypen.

 

Forscher unterscheiden 5 Typen von Diabetes

Die herkömmliche Einteilung in nur 2 häufige Diabetes-Typen – Typ-1 und Typ-2 – spiegelt die vielfältigen Ursachen und Auswirkungen eines gestörten Glukosestoffwechsels nicht angemessen wider. Vielmehr kennt man heute 5 Subtypen von Diabetes: Dies zeigten Untersuchungen von Teilnehmerinnen und Teilnehmern der schwedischen Studie „All New Diabetics in Scania“ und der Deutschen Diabetes-Studie. 2 dieser neu entdeckten Subtypen zeichnen sich durch weniger schwere Krankheitsverläufe aus; die 3 übrigen Subtypen gehen mit einem hohen Risiko von Folgeerkrankungen einher. Weitere Informationen zu den verschiedenen Krankheitsverläufen der Diabetes-Subtypen finden Sie in diesem Beitrag.

 

5 Subtypen von Diabetes

Es wird unterteilt in die folgenden 5 „Cluster“:

  • Schwerer Autoimmun-Diabetes (SAID)
  • Schwerer Insulinmangel-betonter Diabetes (SIDD)
  • Schwerer Insulinresistenz-betonter Diabetes (SIRD)
  • Moderater Übergewichtsdiabetes (MOD)
  • Moderater Altersdiabetes (MARD)

Der schwere Autoimmun-Diabetes entspricht dem klassischen Typ-1-Diabetes.

 

Cluster-Einteilung basierend auf Routinevariablen

Manche bisherigen zur Einteilung in die Cluster genutzten Variablen werden nicht im Alltag der klinischen Praxis erhoben. Daher setzte sich eine Forschungsgruppe in einer kürzlich veröffentlichten Studie das Ziel, die Einteilung auf Basis von klinischen Routinevariablen zu untersuchen. In der Studie wurden 15.949 Menschen mit Typ-2-Diabetes aus 3 großen europäischen Kohorten verschiedenen Diabetes-Clustern zugewiesen. Die Zuteilung basierte auf den 5 klinischen Routinevariablen Alter, Body-Mass-Index (BMI), Blutglukose-Langzeitwert (HbA1c-Wert), C-Peptid und HDL-Cholesterin.

 

Das Hinzuziehen des HDL-Cholesterins führt zu weiteren Clustern

Trotz der anderen Variablen wurden die Teilnehmenden weitgehend den gleichen Subtypen zugeordnet, die in der vorangegangenen Studie identifiziert wurden.

Der schwere Insulinmangel-betonte Diabetes wurde durch einen erhöhten HbA1c-Wert definiert, der schwere Insulinresistenz-betonte Diabetes durch einen hohen C-Peptid-Spiegel und der moderate Übergewichtsdiabetes durch einen hohen BMI. Der zuvor identifizierte moderate Altersdiabetes konnte weiter unterteilt werden in Personen mit einem niedrigen (MD-Cluster) und einem hohen HDL-Cholesterin (MDH-Cluster). Diese Unterteilung des moderaten Altersdiabetes in 2 Cluster ist auf die Einbeziehung des HDL-Cholesterins zurückzuführen.

 

Welche Subtypen erfordern zeitnah eine Behandlung mit Insulin?

Die Forschenden untersuchten auch die Unterschiede zwischen den Clustern in Bezug auf das Fortschreiten des Insulinbedarfs. Von den 5 Clustern zeigte der schwere Insulinmangel-betonte Diabetes die schnellste Entwicklung hin zur Behandlung mit Insulin, gefolgt von dem moderaten Übergewichtsdiabetes. Der schwere Insulinresistenz-betonte Diabetes zeigte in der Studie eine langsamere Progression in die Insulintherapie. Das zusätzlich identifizierte MDH-Cluster wies die langsamste Progression von allen Clustern auf. Dadurch wird deutlich, dass das Hinzufügen von HDL-Cholesterin zur Einteilung in die Subtypen die Identifizierung eines separaten Clusters ermöglicht.

 

Das Fazit

Mit der Studie konnte gezeigt werden, dass die Einteilung in Diabetes-Subtypen auch mit einfacheren klinischen Routinevariablen möglich ist. Das neu identifizierte MDH-Cluster repräsentiert Menschen mit mildem Diabetes und sehr geringem Risiko einer glykämischen Verschlechterung sowie einer einhergehenden Insulin-Behandlung.

 

Quellen:

Ahlqvist, E. et al.: Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. In: Lancet Diabetes Endocrinol, 2018, 6: 361-369

Slieker, R. C. et al.: Replication and cross-validation of type 2 diabetes subtypes based on clinical variables: an IMI-RHAPSODY study. In: Diabetologia, 2021 (online)

Zaharia, O. P. et al.: Risk of diabetes-associated diseases in subgroups of patients with recent-onset diabetes: a 5-year follow-up study. In: Lancet Diabetes Endocrinol, 2019, 7: 684-694