Prädiabetes: Präzisere Risikoabschätzung mit epigenetischen Biomarkern?

Menschen mit Prädiabetes haben unterschiedlich hohe Risiken für die Entwicklung von Folgeerkrankungen. Forschende wollen mithilfe von epigenetischen Biomarkern eine einfache, aber präzise Risikoabschätzung über einen Bluttest ermöglichen.

Prädiabetes eröffnet Betroffenen ein wichtiges Zeitfenster, um der Entwicklung eines Typ-2-Diabetes gezielt vorzubeugen. Entscheidend dafür ist jedoch eine verlässliche Risikoabschätzung: Während einige Menschen nur ein geringes Erkrankungsrisiko haben, entwickeln andere mit hoher Wahrscheinlichkeit Diabetes oder Folgeerkrankungen.

Forschende mehrerer Partnerinstitute des Deutschen Zentrums für Diabetesforschung (DZD) haben jetzt mit künstlicher Intelligenz (KI) epigenetische Marker identifiziert, die auf ein erhöhtes Risiko für Folgeerkrankungen hinweisen. Bereits eine einfache Blutprobe könnte ausreichen, um Hochrisikopersonen für die Entwicklung eines Typ-2-Diabetes und seiner Komplikationen frühzeitig zu erkennen.

Prädiabetes-Cluster mit unterschiedlich hohem Risiko

Frühere Studien des DZD und seiner Partner hatten gezeigt, dass sich Prädiabetes in mindestens sechs Cluster einteilen lässt, die sich deutlich im Stoffwechselprofil, im Krankheitsverlauf und im Komplikationsrisiko unterscheiden: drei mit moderatem und drei mit hohem Risiko für Typ-2-Diabetes beziehungsweise Komplikationen. Die Zuordnung von Menschen zu diesen Clustern erfordert klinische Untersuchungen wie orale Glukosetoleranztests, detaillierte Insulinmessungen und bildgebende Verfahren.

„Diese detaillierte Klassifikation ist sehr wertvoll, aber für die tägliche Routine einfach zu aufwendig“, erklärt Dr. Meriem Ouni, korrespondierende Autorin der Studie. Sie forscht am Deutschen Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke (DIfE). Ouni: „Deshalb wollten wir prüfen, ob sich die Risikogruppen auch mithilfe einfach zugänglicher Biomarker im Blut identifizieren lassen.“

1.557 epigenetische Marker als biologischer Fingerabdruck

In der nun veröffentlichten Studie kombinierten die Forschenden Blutanalysen zur DNA-Methylierung mit modernen Methoden des maschinellen Lernens. Sie haben dafür Proben von Personen aus mehreren Studienkohorten mit bekanntem Prädiabetes-Risikoprofil untersucht.

Ihr Ergebnis: Mit 1.557 epigenetischen Markern im Blut sind sie in der Lage, Personen den Hochrisiko-Clustern mit einer Genauigkeit von rund 90 Prozent korrekt zuzuordnen – auch in einer unabhängigen Validierungskohorte. Bemerkenswert ist, dass viele dieser Marker clusterspezifisch sind und unterschiedliche biologische Signalwege widerspiegeln. So waren viele der identifizierten Marker aus früheren epigenomweiten Studien bekannt. Sie sind mit Typ-2-Diabetes, mit chronischen Entzündungen sowie mit Herz- und Nierenerkrankungen assoziiert – und könnten die Heterogenität von Prädiabetes in weiten Teilen erklären.

Einfachere Prävention, breitere Anwendung

„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass epigenetische Marker im Blut ein leistungsfähiges Frühwarnsystem sind“, erläutert Prof. Annette Schürmann, Vorständin im DZD und Letztautorin der Studie. Diese Marker spiegelten nicht nur den aktuellen Stoffwechselzustand wider, sondern lieferten zugleich Hinweise auf den zukünftigen Krankheitsverlauf. „Sie erlauben es, Menschen mit besonders hohem Risiko für Diabetes und Komplikationen frühzeitig zu erkennen – noch bevor schwere Stoffwechselentgleisungen auftreten.“

Langfristig könnte dieser Ansatz die Prävention und Versorgung von Menschen mit Prädiabetes grundlegend verändern. Anstelle zeit- und kostenintensiver klinischer Untersuchungen wäre ein standardisierter Bluttest denkbar, der eine differenzierte Risikobewertung ermöglicht und präventive Maßnahmen deutlich gezielter steuert als bisher. Damit ließe sich Prävention früher ansetzen und individueller ausrichten

„Unser nächster Schritt ist deshalb, unsere Erkenntnisse in einen praxistauglichen Test zu überführen“, erklärt Ouni. Zuallererst soll die Zahl der Marker gezielt eingegrenzt werden. Darauf aufbauend ist die Entwicklung eines maßgeschneiderten Analyse-Chips vorgesehen, der eine einfache und zugleich kosteneffiziente Identifikation von Prädiabetes-Risikoclustern in der Routinediagnostik erlaubt.

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