Genetischer Risikoscore kann versteckten Typ-1-Diabetes aufdecken28. August 2026 Die Unterscheidung zwischen monogenem MODY und einem autoimmunen Typ-1-Diabetes ist entscheidend für die richtige Behandlung. Bild: KI-generiert mit ChatGPT Die Ergänzung der Standarddiagnostik für den monogenen „Maturity-Onset Diabetes of the Young“ (MODY) um einen genetischen Risikoscore könnte bei etwa einem von fünf Patienten mit negativem MODY-Test einen bislang unerkannten Typ-1-Diabetes aufdecken. MODY ist eine seltene Form des Diabetes, die durch eine Veränderung in einem einzelnen Gen verursacht wird und stark erblich geprägt ist. Die Erkrankung wird häufig bereits vor dem 25. Lebensjahr diagnostiziert. Für den Nachweis wird eine Blutprobe auf Veränderungen in einer Reihe von Genen untersucht, die als Ursache der Erkrankung bekannt sind. Bei etwa 80 Prozent der getesteten Patienten fällt die genetische Untersuchung jedoch negativ aus und die Ursache des Diabetes bleibt häufig unklar. 16 Prozent mit atypischem Typ-1-Diabetes Forschende der University of Exeter (Großbritannien) haben in einer Studie mehr als 1.100 Menschen untersucht, die mit Insulin behandelt wurden und zur genetischen Abklärung eines MODY überwiesen worden waren. Bei Patient:innen mit negativem MODY-Gentest wurde zusätzlich ein an der University of Exeter entwickelter genetischer Risikoscore für Typ-1-Diabetes angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass 16 Prozent der Betroffenen – rund 180 Patient:innen – tatsächlich einen atypischen Typ-1-Diabetes aufwiesen. Damit könnte der genetische Risikoscore bei etwa einem von fünf Patienten mit negativem MODY-Test eine bislang nicht erkannte Ursache des Diabetes aufdecken. Die Ergebnisse der Untersuchung wurden jüngst im Fachjournal „Diabetes Care“ veröffentlicht. Mögliche Ergänzung zur Standarddiagnostik Der genetische Risikoscore ist eine kostengünstige und vergleichsweise einfache Methode zur Abschätzung des individuellen Risikos für einen Typ-1-Diabetes. Er berücksichtigt sämtliche bekannten genetischen Risikofaktoren für die Erkrankung. Wird der Score in die routinemäßige genetische Diagnostik integriert, könnten genetische Labore bei Patient:innen mit negativem MODY-Test zusätzliche Hinweise auf einen Typ-1-Diabetes liefern. Wo bislang kein eindeutiges Ergebnis vorlag, könnte dadurch eine Diagnose gestellt werden. Der Ansatz soll nun in die genetische Diagnostik des britischen National Health Service (NHS) übernommen werden. Damit findet das Forschungsergebnis unmittelbar Eingang in die klinische Praxis. Richtige Diagnose entscheidend für die Therapie „In der klinischen Praxis ist es äußerst schwierig, zwischen MODY und Typ-1-Diabetes zu unterscheiden. Die richtige Diagnose ist jedoch entscheidend, um die passende Behandlung einzuleiten“, erklärt Studienleiter Kashyap Patel, Associate Professor an der University of Exeter und Facharzt für Diabetes und Endokrinologie. „Wir konnten zeigen, dass der genetische Risikoscore für Typ-1-Diabetes bei Patienten mit negativem MODY-Test zuverlässig dabei hilft, Menschen mit Typ-1-Diabetes zu identifizieren. Dadurch lassen sich kostspielige weitere Untersuchungen reduzieren und Patienten erhalten Antworten, die ihnen bislang fehlten.“ Kevin Colclough, leitender klinischer Wissenschaftler des Exeter-MODY-Testdienstes am Royal Devon University Healthcare NHS Foundation Trust, unterstützte die Studie. Sie zeige seiner Ansicht nach außerdem, wie Informationen zum genetischen Risiko in einen etablierten genetischen Diagnosepfad des NHS integriert werden könnten, um bei einem negativen Testergebnis zusätzliche diagnostische Informationen zu liefern. Auch Anna Morris, stellvertretende Forschungsdirektorin bei Diabetes UK, betont die Bedeutung einer präzisen Diagnose: „Sie ist entscheidend, damit Menschen mit Diabetes die richtige Behandlung und Unterstützung erhalten. Bei einigen Betroffenen können die derzeit verfügbaren Untersuchungen die Form des Diabetes jedoch nicht eindeutig bestimmen. Dies kann zu anhaltender Unsicherheit führen und die Versorgung beeinträchtigen.“ Die aktuelle Studie demonstriere, wie genetische Analysen diagnostische Unsicherheiten reduzieren und gezieltere Therapieentscheidungen ermöglichen könnten. (mkl/BIERMANN)
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