Typ-2-Diabetes ist nicht eine, sondern viele Krankheiten – diese Erkenntnis ist nicht neu, schlägt sich aber im Behandlungsalltag noch nicht ausreichend nieder. Die DGIM und die Deutsche Stiftung Innere Medizin (DSIM) zeichneten deshalb Dr. med. Martin Schön vom Deutschen Diabetes-Zentrum in Düsseldorf mit dem Präventionspreis 2025 aus. Der Arzt und Wissenschaftler hat einen Algorithmus entwickelt, der den Typ-2-Diabetes differenzierter erfassen und das individuelle Risiko für Folgeerkrankungen genauer bestimmen kann. Die mit 10.000 Euro dotierte Auszeichnung wurde auf dem 131. Internistenkongresses in Wiesbaden verliehen.
Algorithmus nutzt leicht messbare Variablen
Die herkömmliche Behandlung des Typ-2-Diabetes orientiert sich meist am HbA1c-Wert, der den durchschnittlichen Blutzucker der letzten drei Monate widerspiegelt. Dieser Wert berücksichtigt jedoch nicht, wie unterschiedlich der Stoffwechsel bei verschiedenen Betroffenen tatsächlich funktioniert – in Bezug auf die Insulinempfindlichkeit, Insulinproduktion oder Fettverteilung. In der prämierten Studie nutzt Schön für einen neu entwickelten Algorithmus neun klinisch leicht messbare Variable aus der Routinediagnostik.
Die Daten zur Validierung stammen aus der prospektiven Deutschen Diabetes-Studie und der LURIC-Kohorte und umfassen mehr als 1.000 Patientinnen und Patienten. Ziel war es, die sogenannte phänotypische Heterogenität des Typ-2-Diabetes sichtbar zu machen, also die Vielfalt der Stoffwechselprofile, die sich hinter der Diagnose verbergen.
Grafische Darstellung zeigt Stoffwechseltypen und Komplikationsrisiken
Mithilfe des Algorithmus konnten Patientinnen und Patienten in Untergruppen mit spezifischen Stoffwechselmustern eingeteilt werden. Die Ergebnisse wurden anschaulich in einem Baumdiagramm dargestellt. Dabei zeigte sich: Menschen mit stark verminderter Insulinproduktion haben ein höheres Risiko für Nervenschäden, die Notwendigkeit einer Insulin-Therapie und das diabetische Fußsyndrom. Menschen mit ausgeprägter Insulinresistenz litten dagegen häufiger an Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Fettleber, Nierenschäden und Depressionen. Darüber hinaus zeigten sich Unterschiede im Entzündungsprofil und in der Fettverteilung (viszerales versus subkutanes Fett) – alles Faktoren, die eng mit dem Risiko für schwerwiegende Folgeerkrankungen wie Herzinsuffizienz, Bluthochdruck oder Fettstoffwechselstörungen zusammenhängen.
Algorithmus als Online-Tool frei zugänglich
Der Algorithmus ermöglicht es erstmals, ohne aufwändige Spezialuntersuchungen verschiedene Risikoprofile für Typ-2-Diabetes zu identifizieren und steht als Online-Tool frei zur Verfügung. Die Ergebnisse der Klassifikation können helfen, Behandlungen individueller auszurichten, Risikopersonen frühzeitig zu erkennen und Komplikationen gezielt vorzubeugen. „Die Arbeit zeigt eindrucksvoll, wie moderne Datenanalysen und klinisch leicht verfügbare Parameter zu einer vorausschauenden, präventiven Medizin beitragen können“, sagt Prof. Dr. med. Georg Ertl, Generalsekretär der DGIM. „Statt nur Symptome zu behandeln, steht hier das individuelle Risiko im Mittelpunkt – ein zentraler Schritt in Richtung Präzisionsmedizin für Volkskrankheiten“, ergänzt Prof. Dr. med. Stefan Frantz, Vorsitzender der DGIM.
Originalpublikation:
Schön, M., Prystupa, K., Mori, T., et al. (2023). Analysis of type 2 diabetes heterogeneity with a tree-like representation: Insights from the prospective German Diabetes Study and the LURIC cohort. The Lancet Diabetes & Endocrinology. https://doi.org/10.1016/S2213-8587(23)00329-7
