Zusammenfassung Unter den 20 weltweit größten Risikofaktoren für verlorene Lebensjahre im Jahr 2040 deuten Basisprognosen auf drei metabolische Risiken (Bluthochdruck, hoher BMI und hoher Nüchternplasmaglukosespiegel) als Hauptrisikovariablen hin. Aufgrund dieser und anderer Risikofaktoren erregt das Konzept der Stoffwechselgesundheit große Aufmerksamkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Es konzentriert sich auf die Aggregation wichtiger Risikofaktoren und ermöglicht die Identifizierung von Subphänotypen, wie etwa metabolisch ungesunde Normalgewichtige oder metabolisch gesunde adipöse Menschen, die sich in ihrem Risiko für kardiometabolische Erkrankungen stark unterscheiden. Seit 2018 schlagen Studien, die Anthropometrie, Stoffwechseleigenschaften und Genetik im Rahmen der Clusteranalyse nutzen, neue metabolische Subphänotypen bei Hochrisikopatienten (z. B. Diabetikern) vor. Der entscheidende Punkt ist nun, ob diese Subphänotypisierungsstrategien etablierten kardiometabolischen Risikostratifizierungsmethoden hinsichtlich der Vorhersage, Prävention und Behandlung kardiometabolischer Erkrankungen überlegen sind. In dieser Übersicht gehen wir sorgfältig auf diesen Punkt ein und kommen zunächst zu dem Schluss, dass in Bezug auf die kardiometabolische Risikostratifizierung in der Allgemeinbevölkerung sowohl das Konzept der metabolischen Gesundheit als auch die Cluster-Ansätze den Risikovorhersagemodellen nicht überlegen sind. gegründet. Allerdings könnten beide Subphänotypisierungsansätze aufschlussreich sein, um die Vorhersage des kardiometabolischen Risikos bei Untergruppen von Personen zu verbessern, beispielsweise bei Personen in unterschiedlichen BMI-Kategorien oder bei Menschen mit Diabetes. Zweitens ist die Anwendbarkeit der Konzepte durch behandelnde Ärzte und die Kommunikation des kardiometabolischen Risikos an Patienten mithilfe des Konzepts der Stoffwechselgesundheit einfacher. Schließlich haben Ansätze zur Identifizierung bestimmter kardiometabolischer Risikogruppen einige Hinweise darauf geliefert, dass sie zur Zuordnung von Personen zu bestimmten pathophysiologischen Risikogruppen verwendet werden könnten. Ob diese Zuordnung jedoch für die Prävention und Behandlung nützlich ist, muss noch ermittelt werden. |
Schlanke und stoffwechselgesunde Menschen haben ein höheres Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen als fettleibige und stoffwechselgesunde Menschen. Die neuen Clusteranalysen ergaben auch eine große Heterogenität im Risiko für Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowie deren Reaktion auf die Behandlung .
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Schlanke und stoffwechselgesunde Menschen haben ein höheres Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen als fettleibige und stoffwechselgesunde Menschen. Kürzlich haben auch neue Clusteranalysen (computergestützte Gruppierung von Personen) große Heterogenität im Risiko für Typ-2-Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowie im Ansprechen auf die Behandlung festgestellt. Diese Ergebnisse zeigen, dass es auf dem Gebiet der kardiometabolischen Forschung möglicherweise einen riesigen, noch unentdeckten Schatz zu entdecken gibt.
In einem Übersichtsartikel in The Lancet Diabetes & Endocrinology berichten Norbert Stefan von Helmholtz München, dem Deutschen Zentrum für Diabetesforschung (DZD) und der Universität Tübingen sowie Matthias B. Schulze vom Deutschen Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke und dem DZD Heben Sie hervor, wie diese neuartigen Risikostratifizierungskonzepte dazu beitragen können, Präzisionsmedizin besser in die klinische Praxis umzusetzen.
Unter den 20 weltweit größten Risikofaktoren für verlorene Lebensjahre im Jahr 2040 werden die drei Stoffwechselrisiken ( Bluthochdruck, hoher BMI und hoher Nüchtern-Plasmaglukosespiegel ) die Hauptrisikovariablen sein. Basierend auf diesen und anderen bekannten Risikofaktoren wie niedrigem HDL-Cholesterin und hohen Triglyceriden erregt das Konzept der Stoffwechselgesundheit große Aufmerksamkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Es konzentriert sich auf die Aggregation wichtiger Risikofaktoren und ermöglicht die Identifizierung einer beeinträchtigten Stoffwechselgesundheit. Bisher gelten in den meisten der mehr als 1.000 Studien zu diesem Thema Menschen als stoffwechselgesund , wenn sie weniger als 2 der folgenden metabolischen Risikofaktoren haben: Bluthochdruck, hoher Plasmaglukosespiegel, niedriges HDL-Cholesterin und hohe Triglyceride oder Medikamente Behandlungen für diese Erkrankungen sind vorhanden . So wurden Subphänotypen wie metabolisch ungesunde Normalgewichtige (MUHNW) und metabolisch gesunde adipöse Personen (MHO) identifiziert, die sich hinsichtlich ihres CVD-Risikos stark unterscheiden.
In einer Metaanalyse stellten Matthias Schulze, Norbert Stefan und Kollegen fest, dass im Vergleich zu Menschen mit metabolisch gesundem Normalgewicht (MHNW) das Risiko einer Herz-Kreislauf-Erkrankung bei Menschen mit MHO um 45 % und bei Menschen mit MUHNW um 100 % steigt. In ihrem vorliegenden Übersichtsartikel fassen Norbert Stefan und Matthias Schulze nicht nur das Wissen über diese Zusammenhänge zusammen, sondern beleuchten auch ihre neuartige Definition von Stoffwechselgesundheit . Unter Berücksichtigung der Risikofaktoren Bluthochdruck, Diabetes und ein hohes Verhältnis von Taille zu Hüfte stellten sie in zwei sehr großen Studien (US National Health and Nutrition Examination Survey III und UK Biobank) fest, dass das Sterberisiko bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen um 100 anstieg % bei Menschen mit MUHNW, stieg jedoch bei Menschen mit MHO nicht an . Matthias Schulze betont: „Diese Daten zeigen, wie wichtig es ist, den Einfluss der Körperfettverteilung für die Definition der Stoffwechselgesundheit zu berücksichtigen.“
Norbert Stefan ergänzt: „Helfen die neuen kardiometabolischen Risikogruppen auch dabei, Untergruppen von Menschen mit einem unterschiedlichen Risiko für kardiometabolische Erkrankungen zu identifizieren?“ Um diese Frage zu beantworten, diskutieren die Autoren des vorliegenden Übersichtsartikels die Ergebnisse der wichtigsten Ansätze zur Reduzierung der Datendimensionalität, die unter dem Begriff „Clusteranalyse“ zusammengefasst werden können.
Diese Studien wurden hauptsächlich bei Patienten mit Diabetes oder bei Personen mit einem Risiko für Typ-2-Diabetes durchgeführt. Gruppenansätze stützen sich ebenfalls auf routinemäßig verfügbare klinische Variablen, können aber auch komplexere Daten wie Genetik einbeziehen. Zu den aus diesen Clusteranalysen abgeleiteten Untergruppen gehören Menschen, die überwiegend eine niedrige Insulinsekretion, Insulinresistenz, Fettleber, viszerale Adipositas, leichten altersbedingten Diabetes, leichten Adipositas-bedingten Diabetes oder andere Phänotypen aufweisen. Komplex.
Norbert Stefan und Matthias Schulze kommen zu dem Schluss: „Im Hinblick auf die kardiometabolische Risikostratifizierung gelten sowohl das Metabolic-Health- Konzept als auch die Gruppenansätze als nicht überlegen gegenüber etablierten Risikovorhersagemodellen.“ Beide Ansätze können jedoch aufschlussreich sein, um das kardiometabolische Risiko in Untergruppen besser vorherzusagen, beispielsweise bei Personen mit unterschiedlichen BMI-Kategorien oder Menschen mit Typ-2-Diabetes. Sie unterstreichen auch die Anwendbarkeit der Konzepte durch behandelnde Ärzte und die Kommunikation des kardiometabolischen Risikos mit Patienten könnte für das Konzept der Stoffwechselgesundheit einfacher sein. Die Autoren stellen dann fest, dass es in den meisten Fällen eine vorübergehende Zuordnung sein wird, metabolisch gesund oder ungesund zu sein oder einer bestimmten kardiometabolischen Risikogruppe zugeordnet zu werden . Darüber hinaus kommen sie zu dem Schluss, dass Ansätze zur Identifizierung kardiometabolischer Risikogruppen Hinweise darauf lieferten, dass sie zur Zuordnung von Personen zu bestimmten pathophysiologischen Risikogruppen verwendet werden könnten. Inwieweit diese Aufgabe die Risikobewertung und das Ansprechen auf die Behandlung verbessern könnte, muss noch sorgfältig untersucht werden.
