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Liebe Leserinnen und Leser,
wie so oft geht es heute mal wieder um die Gene. Zwar ist Typ-2-Diabetes nicht als klassische Erbkrankheit bekannt, eine familiäre Vorbelastung kann das Risiko jedoch deutlich erhöhen. Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) haben inzwischen zahlreiche Risikovarianten offenbart. Neue Daten aus einer Studie unter Beteiligung von Helmholtz Munich zeigen nun allerdings, dass unser bisheriges Verständnis der genetischen Komponente von Typ-2-Diabetes möglicherweise unvollständig ist. Der Grund: Zu viele genetische Analysen stützen sich ausschließlich auf die Untersuchung von Blutproben.
Sie sind zwar verhältnismäßig leicht und regelmäßig zu akquirieren, jedoch liefern Blutproben nur ein begrenztes Bild der eigentlichen Situation. Vergleicht man die Blutdaten nämlich mit denen aus beteiligten Geweben wie zum Beispiel der Bauchspeicheldrüse, so sind die Überschneidungen der neuen Studie zufolge erschreckend gering. „Unsere Analysen machen deutlich, dass der Gewebekontext eine entscheidende Rolle spielt, um die Mechanismen hinter Typ-2-Diabetes aufzuklären“, sagt Studienleiterin Prof. Eleftheria Zeggini. Überraschend sind die Ergebnisse in meinen Augen allerdings nicht. So ist beispielsweise schon lange bekannt, dass nur schätzungsweise zwei bis drei Prozent aller T-Zellen zu einem gegebenen Zeitpunkt im Blut zirkulieren – die absolute Mehrheit befindet sich in lymphatischen Organen und Geweben.
Die einfache Zugänglichkeit ist allerdings kein vernachlässigbares Argument. Auch angesichts moderner Technologien und Künstlicher Intelligenz haben umfassende Analysen von Blutproben weiterhin ihre Berechtigung. Das verdeutlicht eine Studie aus den USA, in welcher bestimmte Protein-Muster nach der Geburt im Nabelschnurblut von Babys identifiziert wurden, die mit der späteren Entstehung eines Typ-1-Diabetes assoziiert sind. Diese Erkenntnisse haben womöglich großes Potenzial für neue Früherkennungs- und Therapieansätze.
Wie immer kommt es also darauf an, dass die Daten im richtigen Kontext interpretiert werden. Darum geht es insbesondere bei der Frage, wie viel Einfluss unsere Gene auf unsere Lebenserwartung haben. Entscheidend ist aber auch, Daten so zu erheben, dass sie eine Interpretation überhaupt zulassen. Für Frauen ist das aufgrund der nach wie vor massiven Gender Data Gap leider häufig nicht der Fall. Die Deutsche Gesellschaft für Innere Medizin (DGIM) sieht deshalb großen Nachholbedarf und appelliert für geschlechtersensible Medizin in Deutschland.
Ich wünsche Ihnen eine informative Lektüre und ein schönes Wochenende!
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