Prädiabetes: Blutbasierte epigenetische Marker ermöglichen präzisere Risikoabschätzung

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Prädiabetes ist eine äußerst heterogene Stoffwechselstörung.
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mehrerer Partnerinstitute des
Deutschen Zentrums für Diabetesforschung (DZD) e.V.* 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. Die
Studie zeigt, wie datengetriebene Ansätze und molekulare Medizin bei der
Diagnostik ineinandergreifen.

Prädiabetes eröffnet Betroffenen ein wichtiges Zeitfenster, um der
Entwicklung eines Typ-2-Diabetes gezielt vorzubeugen. Früh einsetzende
Lebensstil-Interventionen können das Fortschreiten der Stoffwechselstörung
bremsen oder sogar eine Remission ermöglichen.

Entscheidend dafür ist jedoch eine verlässliche Risikoabschätzung: Während
einige Menschen nur ein geringes Erkrankungsrisiko haben, entwickeln
andere mit hoher Wahrscheinlichkeit Diabetes oder Folgeerkrankungen – und
benötigen deutlich stärkere Interventionen, um hier gegenzusteuern.

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 bzw. 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), einem Partner des DZD.
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. Besonders bemerkenswert ist, dass viele dieser Marker
clusterspezifisch sind und unterschiedliche biologische Signalwege
widerspiegeln.

Viele deridentifizierten Marker waren 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.

Perspektive: 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.

Das Deutsche Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke (DIfE) ist
Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Es erforscht die Ursachen
ernährungsassoziierter Erkrankungen, um neue Strategien für Prävention,
Therapie und Ernährungsempfehlungen zu entwickeln. Zu seinen
Forschungsschwerpunkten gehören die Ursachen und Folgen des metabolischen
Syndroms, einer Kombination aus Adipositas (Fettsucht), Hypertonie
(Bluthochdruck), Insulinresistenz und Fettstoffwechselstörung, die Rolle
der Ernährung für ein gesundes Altern sowie die Mechanismen der
Nahrungsauswahl und Präzisionsernährung. www.dife.de



Das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) e.V. ist eines der acht
Deutschen Zentren der Gesundheitsforschung. Es bündelt Expertinnen und
Experten auf dem Gebiet der Diabetesforschung und verzahnt
Grundlagenforschung, Epidemiologie und klinische Anwendung. Ziel des DZD
ist es, über einen neuartigen, integrativen Forschungsansatz einen
wesentlichen Beitrag zur erfolgreichen, maßgeschneiderten Prävention,
Diagnose und Therapie des Diabetes mellitus zu leisten. Mitglieder des
Verbunds sind Helmholtz Munich – Deutsches Forschungszentrum für
Gesundheit und Umwelt, das Deutsche Diabetes-Zentrum DDZ in Düsseldorf,
das Deutsche Institut für Ernährungsforschung DIfE in Potsdam-Rehbrücke,
das Institut für Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen von
Helmholtz Munich an der Eberhard-Karls-Universität Tübingen und das Paul-
Langerhans-Institut Dresden von Helmholtz Munich am Universitätsklinikum
Carl Gustav Carus der TU Dresden, assoziierte Partner an den Universitäten
in Heidelberg, Köln, Leipzig, Lübeck und München sowie weitere
Projektpartner. www.dzd-ev.de