Assoziation zirkulierender Metabolite mit dem Diabetesrisiko in der europäischen Population: Eine Substudie innerhalb des EU-Konsortiums BiomarCaRE [Biomarkers for Cardiovascular Risk Assessment in Europe]

Abstract

Diabetes mellitus ist eine chronische Stoffwechselerkrankung, welche in zwei Haupttypen, dem Diabetes mellitus Typ 1 und 2, eingeteilt wird (Suttorp et al. 2020). Beide Formen äußern sich phänotypisch in einer chronischen Hyperglykämie, was im Verlauf zu erheblichen Primär- und Sekundärkomplikationen führt (Baenkler et al. 2021; Arastéh et al. 2018). Unter den global 463 Millionen erwachsenen Diabetiker:innen, fallen 90-95 % auf den Typ-2-Diabetes zurück, dessen Inzidenz und Prävalenz global rasant zunimmt (IDF 2019; Ma et al. 2018). Diabetes mellitus zählt zu den häufigsten Todesursachen weltweit (WHO 2021) und stellt eine eklatante volkswirtschaftliche Belastung dar (IDF 2019). Um Prädiktion, Prävention und Therapie zu verbessern (Ma et al. 2018; Chen und Gerszten 2020), sollte in der vorliegenden prospektiven epidemiologischen Studie die Assoziation zirkulierender Metabolite mit dem Diabetesrisiko in der europäischen Population analysiert werden. Als Substudie innerhalb des EU-Konsortiums BiomarCaRE (Biomarkers for Cardiovascular Risk Assesment in Europe) wurden Serumproben von 9847 Proband:innen mittels zielgerichteter Metabolomik auf 184 Metabolite analysiert und quantifiziert. Im Laufe des 20-jährigen Follow-ups erkrankten 1733 Individuen an DMT2. Nach Bonferroni- Korrektur für mehrfache Testung waren 59 Metabolite signifikant mit einem inzidenten DMT2 assoziiert. Unter diesen befanden sich Metabolite aus allen 5 analytischen Gruppen (Aminosäuren/biogene Amine, Acylcarnitine, Glycerophospholipide, Sphingolipide und Zucker). Eine positive Assoziation zu DMT2 wurde primär bei Aminosäuren und Hexosen festgestellt, demgegenüber korrelieren die restlichen analytischen Gruppen vornehmlich negativ mit dem Diabetesrisiko, waren also protektiv. Time-to-event-Assoziationen mit inzidentem Diabetes wurden berechnet, indem gewichtete und angepasste Cox- Proportional-Hazard-Modelle erstellt wurden. Des Weiteren wurden C-Indizes kalkuliert, um die Prädiktionsfähigkeit der Metabolite in Bezug auf Diabetes mellitus zu analysieren. Die quantifizierten Metabolite zeigen einen vergleichbaren Diskriminierungswert wie einzelne klassische Risikofaktoren. In der Kombination von Risikofaktoren und Metabolit ergaben v.a. die Hexosen eine signifikante Verbesserung des C-Index. Dem bedeutenden Vorteil eines extendierten Früherkennungszeitraum von bis zu 20 Jahren durch Metabolom-Analysen (Arany und Neinast 2018) steht ein sehr kostenintensives Verfahren gegenüber, dessen Ergebnisse für die klinische Routine möglicherweise nicht signifikant genug sind, um den wirtschaftlichen Mehraufwand zu rechtfertigen. Inwiefern und ob Metabolom-Analysen zur Vorhersage eines DMT2 Einzug in den klinischen Alltag finden, bleibt deswegen abzuwarten.