Größte Studie zum genetischen Risiko für Typ-2-Diabetes veröffentlicht
Neue Erkenntnisse über genetische Risikofaktoren und Komplikationen
In den letzten Jahrzehnten ist die Prävalenz von Diabetes in allen Regionen der Welt gestiegen und nimmt weiterhin signifikant zu. Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) leben derzeit mehr als 400 Millionen Menschen mit Typ-2-Diabetes, einer Erkrankung mit vielfältigen Symptomen und Ursachen. Obwohl immer mehr wirksame Behandlungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen, sind die Möglichkeiten der Präzisionsmedizin noch begrenzt. Für viele Betroffene beruhen die Behandlungsstrategien daher weiterhin auf der Methode des „Versuch und Irrtums“. Typ-2-Diabetes kann zu zahlreichen Folgeerkrankungen führen. Daher besteht ein dringender Bedarf an einem tieferen Verständnis der Krankheitsmechanismen, um das Risiko von Komplikationen präziser vorherzusagen und frühzeitig zu intervenieren.
Neue Erkenntnisse über genetische Risikofaktoren und Komplikationen
Auswertungen großer Mengen von Patientendaten und ein tiefgreifendes Verständnis von genomischen Risikovarianten erfordern die Zusammenarbeit vieler Wissenschaftler:innen. Forschende von Helmholtz Munich sind aktiv an der neu gegründeten „Type 2 Diabetes Global Genomics Initiative (T2D-GGI)“ beteiligt. Das erste Ergebnis dieser Initiative stellt die bisher größte genomweite Assoziationsstudie (GWAS) dar. GWAS ist eine wissenschaftliche Methode, um genetische Variationen zu identifizieren, die mit einer Krankheit in Verbindung stehen.
Die neue Studie umfasst 2,5 Millionen Teilnehmende, darunter 428.452 Personen mit Typ-2-Diabetes. Eleftheria Zeggini, leitende Wissenschaftlerin der Studie, sagt: „Als Gemeinschaftsleistung von Hunderten von Forschenden aus der ganzen Welt, haben wir die größte genomweite Assoziationsstudie für Typ-2-Diabetes durchgeführt. Wir haben neue genetische Risikoloci für die Erkrankung gefunden und genetische Risiko-Scores entwickelt, die mit schädlichen Komplikationen in Verbindung stehen.“
Die Forschenden nutzten innovative computerbasierte Methoden, um Daten aus verschiedenen „omics“-Technologien zu integrieren. Dabei konnten sie acht verschiedene mechanistische Cluster genetischer Varianten identifizieren, die mit Typ-2-Diabetes in Verbindung stehen. Zudem entdeckten sie Zusammenhänge zwischen einzelnen Clustern und den auftretenden Komplikationen bei Diabetes.
„Unsere Forschungsarbeit trägt dazu bei, die biologischen Mechanismen, die Krankheiten verursachen, besser zu verstehen. Ein vertieftes Wissen über das Fortschreitungsrisiko von Komplikationen bei Typ-2-Diabetes kann dazu beitragen, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen. Ziel ist es, diese einschränkenden medizinischen Beschwerden zu verlangsamen oder sogar zu verhindern.“, sagt Eleftheria Zeggini.