Entwicklung und Validierung eines Vorhersagemodells bei Typ-2-Diabetes

Es gibt nur wenige Daten, die eine individualisierte Auswahl der optimalen blutzuckersenkenden Therapie für Menschen mit Typ-2-Diabetes (T2D) analysieren. Ziel einer aktuellen Studie war es zu untersuchen, ob routinemäßig verfügbare klinische Merkmale genutzt werden können, um die relative glykämische Wirksamkeit von 5 blutzuckersenkenden Wirkstoffklassen vorherzusagen.

Dazu entwickelten und validierten die Wissenschaftler ein Modell, das die relative glykämische Wirksamkeit (gemessen anhand des absoluten Hämoglobin[Hb]A1c-Wertes nach 12 Monaten) für den Therapiebeginn mit folgenden 5 Medikamenten­klassen vorhersagt: Dipeptidyl­peptidase-4-Hemmer (DPP-4i), Glucagon-like Peptid-1-Rezeptoragonisten (GLP-1RA), Natrium-Glukose-Cotransporter-2-Hemmer (SGLT-2i), Sulfonylharnstoffe und Thiazolidindione. Das Modell basiert auf 9 klinischen Standardmerkmalen zum Zeitpunkt des Behandlungsbeginns: Alter, Diabetesdauer, Geschlecht, Ausgangs-HbA1c-Wert, BMI, geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR), HDL-Cholesterin, Gesamtcholesterin und Alanin-Aminotransferase (ALT).

Das Modell basiert auf Beobachtungsdaten aus England von Personen im Alter von 18–79 Jahren mit T2D, die zwischen dem 1. Januar 2004 und dem 14. Oktober 2020 eine der Behandlung begannen (Clinical Practice Research Datalink [CPRD] Aurum). Die Validierung erfolgte geografisch und zeitlich getrennt. Das Modell wurde zusätzlich anhand individueller Daten aus 3 randomisierten Studien überprüft. Für die CPRD-Validierung verglichen die Wissenschaftler Unterschiede im HbA1c-Wert zwischen Gruppen, deren Therapie entweder mit dem Modell übereinstimmte (modell­konkordant) oder nicht (modell­diskordant).

Als optimal galt dabei die Therapie mit dem geschätzt größten glykämischen Effekt. Zudem führten sie auch paarweise Vergleiche zwischen den 5 Wirkstoffklassen durch und untersuchten den Zusammenhang mit Langzeitfolgen (z.B. diabetische Komplikationen).

Das Modell wurde auf Basis von 100.107 Behandlungsinitiierungen entwickelt. In der Gesamtkohorte (212.166 Initiierungen) entsprach in 32.305 Fällen (15,2%) die verordnete Therapie der vom Modell vorhergesagten optimalen Therapie. In den modellkonkordanten Gruppen zeigte sich nach 12 Monaten ein mittlerer Vorteil beim HbA1c-Wert von 5,3 mmol/mol (95%-KI 4,9–5,7) im geografischen Validierungsdatensatz (n=24.746; 12.373 gepaarte Vergleiche) und 5,0 mmol/mol (95%-KI 4,3–5,6) im zeitlichen Validierungsdatensatz (n=9682; 4841 Paare), jeweils im Vergleich zu modelldiskordanten Gruppen.

Die vorhergesagten HbA1c-Differenzen stimmten gut mit den beobachteten Werten aus den 3 klinischen Studien und den CPRD-Daten überein. Das bestimmte Risiko eines glykämischen Versagens innerhalb von 5 Jahren war bei modell­konkordanten Therapien signifikant niedriger (adjustiertes HR [aHR] 0,62; 95%-KI 0,59–0,64). Für andere Langzeitfolgen zeigten sich ebenfalls Vorteile: geringeres Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse oder Herzinsuffizienz (aHR 0,85), für renale Progression (aHR 0,71) und für mikrovaskuläre Komplikationen (aHR 0,86). Die OS unterschied sich nicht signifikant.

Fazit
Das entwickelte Modell auf Basis von 5 Wirkstoffklassen kann unter Verwendung routinemäßiger klinischer Daten helfen, die optimale blutzuckersenkende Therapie für Patienten mit T2D zu identifizieren. Patienten, die mit der modell­konformen Therapie behandelt wurden, zeigten niedrigere HbA1c-Werte nach 12 Monaten, benötigten seltener eine Therapieeskalation und hatten ein geringeres Risiko für Komplikationen. Mit den allgemein verfügbaren Parametern ist das Modell leicht einsetzbar. (hsp)

Autoren: Dennis JM et al.
Korrespondenz: John M. Dennis; [email protected]
Studie: A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study
Quelle: Lancet 2025 Mar 1;405(10480):701–714.
Web: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)02617-5