Gezieltere Diagnose- und Therapieverfahren mithilfe von Clusteranalysen

Abstract

Patienten mit Diabetes weisen eine breite Palette von Stoffwechselmerkmalen auf, die die Klassifizierung in Cluster basierend auf Autoimmunität, Alter, Body-Mass-Index (BMI), Betazellfunktion und Insulinsensitivität als primäre Diabetes-ätiologische Parameter ermöglichen. Die Cluster weisen ein unterschiedliches Risikomuster für Diabetes-Komplikationen auf. Unter den 5 neuen Clustern zeigt die schwer insulinresistente Diabetes-Subgruppe (SIRD) bereits frühzeitig einen erhöhten Leberfettgehalt sowie Hinweise für die Progression der NAFLD und eine komplexe Beziehung zum PNPLA3-Gentyp. Auch Personen mit Prädiabetes können in 6 Cluster unterteilt werden, wobei Personen aus Cluster 1, 2 und 4 ein geringes Risiko für eine Diabetes-Manifestation aufweisen, wohingegen Cluster 3, 5 und 6 mit einem höheren Risiko für Krankheitsprogression verbunden sind. Dies kann zukünftig zur Entwicklung von frühzeitigen, gezielten Diabetes-Präventionsstrategien führen.