Diabetes falsch klassifizieren: Ein verstecktes Risiko für britische Südasianer

Diabetes gibt's in zwei Haupttypen: Typ-1-Diabetes (T1D) und Typ-2-Diabetes (T2D). Diese Typen haben unterschiedliche Ursachen, brauchen verschiedene Behandlungen und führen zu anderen Erfahrungen für die Betroffenen. Ärzte haben manchmal Schwierigkeiten, den Typ zu erkennen, da die Symptome ähnlich sein können. Der Anstieg von Übergewicht bei jungen Leuten macht es sogar noch schwerer, die Typen auseinanderzuhalten. Ausserdem entstehen manche Fälle von Typ-1-Diabetes erst später im Leben, was auch verwirrend sein kann.

Fehlklassifikation passiert, wenn ein Patient fälschlicherweise als T1D oder T2D eingestuft wird. Studien zeigen, dass bis zu 13 % der Diabetesfälle im UK möglicherweise falsch codiert sind. Den richtigen Typ von Diabetes zu identifizieren, ist oft kompliziert, da die Symptome der beiden Typen sich überschneiden können. Wenn jemand kurz nach der Diagnose Insulin benötigt, deutet das normalerweise auf T1D hin, aber das kann ohne geeignete Tests schwer zu erkennen sein.

#Die Herausforderung der Fehlklassifikation

Ärzte haben Schwierigkeiten, zwischen T1D und T2D zu unterscheiden, besonders in Bevölkerungsgruppen mit einer hohen Prävalenz von T2D, wie bei Menschen südasiatischer Herkunft. Diese Leute können schon in jüngeren Jahren mit Diabetes diagnostiziert werden und passen nicht immer ins typische Profil, das man in anderen Bevölkerungsgruppen sieht. Dadurch kann T1D fälschlicherweise als T2D klassifiziert werden, was zu schweren gesundheitlichen Problemen wie diabetischer Ketoazidose oder erhöhten langfristigen Komplikationen führen kann.

Andere Methoden, um die Diabetes-Typen zu verstehen, beinhalten genomweite Studien, die Einsichten in die genetischen Ursachen von T1D und T2D geliefert haben. Diese Studien haben polygenetische Risikoscores (PRS) entwickelt, die bei der Klassifizierung von Diabetes helfen könnten. Allerdings konzentrieren sich viele Studien auf Menschen europäischer Abstammung, was Fragen aufwirft, ob die Ergebnisse auch für andere Abstammungsgruppen gelten.

#Das Ziel der Studie

In dieser Studie wollen wir genetische Werkzeuge nutzen, um die Diabetes-Typen unter britischen Südasianern besser zu klassifizieren. Wir möchten herausfinden, wie viele Personen in dieser Gruppe mit unklaren Diabetesmerkmalen tatsächlich Fälle von T1D sind. Ausserdem wollen wir prüfen, ob die genetischen Scores mit häufigen klinischen Merkmalen zusammenhängen, die zur Bestimmung der Diabetes-Typen verwendet werden, wie Alter bei der Diagnose, Body-Mass-Index (BMI) und Zeit bis zur Insulinbehandlung.

#Studienpopulation und Methoden

Unsere Forschung umfasste eine grosse Population von britischen Südasianern, die in Ost-London leben. Diese Personen hatten ihre Zustimmung gegeben, dass ihre Gesundheitsdaten und genetischen Informationen für die Forschung verwendet werden dürfen. Wir konzentrierten uns auf die, deren Gesundheitsdaten verfügbar waren, was zu einer Stichprobe von über 38.000 Teilnehmern führte.

Um genaue Daten zu gewährleisten, filterten wir die Aufzeichnungen für mehrere Schlüsselgruppen:

• T1D-Fälle: Personen, die mit T1D diagnostiziert wurden und normalerweise kurz nach der Diagnose Insulin benötigen.
• T2D-Fälle: Personen mit T2D, die die Erkrankung seit über drei Jahren haben und nie Insulin benötigten.
• Unklare Fälle: Personen unter 60, die mit Insulin behandelt wurden, aber nicht klar entweder T1D oder T2D zugeordnet werden konnten.
• Nicht-diabetische Kontrollen: Personen ohne Diabetesdiagnose oder verwandte Vorgeschichte.

Wir schauten uns auch genau klinische Merkmale wie BMI, Alter bei der Diagnose und Zeit vor Beginn der Insulinbehandlung an.

#Datenreinigung

Bevor wir mit der Analyse begannen, haben wir die Daten gereinigt, um Ausreisser zu entfernen. Zum Beispiel haben wir sichergestellt, dass Gewichte und Höhen, die zur Berechnung des BMI verwendet wurden, vernünftig waren. Wir schlossen extreme Werte aus, die nicht in die üblichen medizinischen Bereiche passten.

#Ergebnisse zur Fehlklassifikation

Wir definierten vier Gruppen basierend auf den Gesundheitsakten und filterten sie nach strengen Kriterien. Das Filtern führte zu einer kleinen Anzahl von bestätigten T1D-Fällen, was uns dazu brachte, T1D-Daten aus einer Kohorte in Indien zu betrachten. Diese Kombination half uns, ein klareres Bild zu erzeugen.

Mit den genetischen Scores schätzten wir, dass etwa 4,5 % der Personen in der unklaren Gruppe wahrscheinlich fälschlicherweise als T2D statt T1D klassifiziert wurden. Diese niedrige Prozentzahl ist wichtig, da sie aufzeigt, wie viele Menschen die falsche Behandlung bekommen oder lebensrettende Versorgung verpassen könnten.

#Klinische Merkmale

Als wir die klinischen Merkmale der Gruppen untersuchten, sahen wir einige signifikante Unterschiede. Die unklare Gruppe hatte im Vergleich zu den bestätigten T1D- und T2D-Fällen unterschiedliche Altersgruppen bei der Diagnose. Sie wiesen auch unterschiedliche Werte eines wichtigen Stoffes namens C-Peptid auf, der anzeigt, wie viel Insulin der Körper produziert.

Interessanterweise wurden viele Menschen in der unklaren Gruppe fälschlicherweise als T2D codiert. Das deutet darauf hin, dass Ärzte Fälle möglicherweise aufgrund begrenzter Informationen falsch klassifizieren. Wir stellten fest, dass gängige klinische Massnahmen zur Klassifizierung der Diabetes-Typen nicht gut mit den genetischen Scores übereinstimmten, was weiter darauf hinweist, dass eine Fehlklassifikation wahrscheinlich ist.

#Bedeutung der genauen Klassifizierung

Die korrekte Identifizierung des Diabetes-Typs ist entscheidend, besonders in Bevölkerungsgruppen mit einzigartigen Gesundheitsmustern. Wenn T1D als T2D klassifiziert wird, könnten Patienten wichtige Behandlungen verpassen, die ihnen helfen könnten, ihre Erkrankung besser zu bewältigen. Insulin ist eine lebensrettende Behandlung für T1D, während für T2D andere Medikamente ausreichend sein können.

Ausserdem könnte eine Fehlklassifikation des Diabetes-Typs zu gefährlichen Folgen führen, wie einem erhöhten Risiko für diabetische Notfälle oder Komplikationen, die mit der richtigen Behandlung vermieden werden könnten. Das Ziel ist es, die Versorgung dieser Personen zu verbessern, indem wir ihren Diabetes-Typ genau klassifizieren.

#Fazit

Diese Studie hebt die Schwierigkeiten hervor, Diabetes bei britischen Südasianern richtig zu klassifizieren. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine signifikante Anzahl von Personen möglicherweise fehlklassifiziert wird, was zu potenziell gefährlichen Folgen führt. Durch die Nutzung genetischer Werkzeuge in Kombination mit Gesundheitsdaten können wir die Genauigkeit der Diabetesdiagnose verbessern und sicherstellen, dass die Menschen die am besten geeignete Versorgung erhalten.

Zukünftige Forschung sollte sich darauf konzentrieren, die Klassifizierung von Diabetes zu verfeinern, insbesondere in vielfältigen Bevölkerungsgruppen. Mit besseren Werkzeugen und Ansätzen können Gesundheitsdienstleister effektivere und gezieltere Behandlungen anbieten, was letztendlich das Leben vieler Menschen mit Diabetes verbessern kann.