Leitthema

Der Diabetologe

, Volume 8, Issue 1, pp 18-25

First online:

Biomarker und Risikoprädiktion des Typ-2-Diabetes

  • M.B. SchulzeAffiliated withAbteilung Molekulare Epidemiologie, Deutsches Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke Email author 
  • , B. KowallAffiliated withInstitut für Biometrie und Epidemiologie, Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ)
  • , W. RathmannAffiliated withInstitut für Biometrie und Epidemiologie, Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ)

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Zusammenfassung

Das Risiko, an Typ-2-Diabetes zu erkranken, lässt sich durch eine geeignete Lebensstilintervention deutlich reduzieren. Daher stellt sich die Frage, ob sich Biomarker zur Verbesserung der Diabetesprädiktion und somit zur Identifikation von Hochrisikopersonen nutzen lassen. Die prognostische Güte von Biomarkern kann dabei in Langzeitstudien mit Hilfe des c-Wertes abgeschätzt werden. Nüchternglukose sowie HbA1c sind starke Diabetesprädiktoren, die für eine Risikovorhersage auch zusätzlich zu konventionellen, nichtinvasiven Risikofaktoren verwendet werden sollten. Auch eine Bestimmung von Blutlipiden (HDL-Cholesterol, Triglyzeride) ist in diesem Zusammenhang sinnvoll. Obwohl auch die 2-Stunden-Glukose einen informativen Parameter darstellt, wird diese in Arztpraxen nur selten gemessen. Neuere Biomarker wie Entzündungsmarker (CRP) oder das Adipozytokin Adiponektin scheinen über diese Parameter hinaus wenig zusätzliche Information zur Vorhersage des Typ-2-Diabetes zu besitzen. Auch Informationen zu genetischen Varianten sind gegenwärtig nicht für eine Vorhersage nutzbar. Ein zweistufiges Verfahren, mit einem Prognosemodell basierend auf nichtinvasiven Parametern als ersten Schritt sowie routinemäßig zu erhebende Blutparameter wie Lipide und Glukosewerte als zweiten Schritt, erlaubt eine präzise Abschätzung des Diabetesrisikos.

Schlüsselwörter

Biomarker c-Statistik Nüchternglukose Typ-2-Diabetes-mellitus Vorhersagemodell

Biomarkers and risk prediction of type 2 diabetes

Abstract

The preventability of type 2 diabetes has been demonstrated, however, it remains unclear if biomarkers can be used to identify high-risk individuals. The prognostic value of biomarkers can be evaluated based on the c-statistic in long-term studies. Fasting glucose and HbA1c are strong predictors of diabetes risk and should be used for quantifying risk also in addition to conventional non-invasive risk factors. Moreover, determination of blood lipids (HDL cholesterol, triglycerides) is useful. Although 2 h-glucose is an informative risk marker it is only rarely measured in clinical practice. Novel biomarkers like inflammatory markers (CRP) or adiponectin do not seem to provide substantial information over and above more common parameters. Also, information on genetic variants is so far not useful for diabetes risk prediction. A two-step screening approach, with a prognostic model based on non-invasive parameters as first step and routine blood parameters like lipids and glucose measures as second step, allows a precise quantification of risk.

Keywords

Biomarker c-statistic Fasting glucose Prediction model Type 2 diabetes mellitus