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FP7

CEED3 — Ergebnis in Kürze

Project ID: 223211
Gefördert unter: FP7-HEALTH

Optimieren der Diabetesbehandlung mit besseren Diagnosen

Diabetes ist eine chronische Krankheit, die weit verbreitete Komplikationen verursacht, die von Nieren- und Augenproblemen bis hin zu Herz-Kreislauf-Erkrankungen reichen, wobei das Ansprechen auf die Behandlung vom Untertyp der Krankheit abhängig ist. Es sind Techniken zum Differenzieren zwischen den Untertypen der Krankheit erforderlich.
Optimieren der Diabetesbehandlung mit besseren Diagnosen
Europäische führende Experten in der Betazellbiologie, Genetik und für klinischen Diabetes arbeiten zusammen im EU-finanzierten Projekt 'Collaborative European effort to develop diabetes diagnostics' (CEED3), um diesen kritischen Bedarf zu adressieren. Die Forscher haben menschliche Proben, in-silico-Modellierung, Zelllinien und Tiermodelle verwendet, um akkurate Diagnostikmethoden zu entwickeln und Biomarker zu validieren.

Die CEED3-Mitglieder haben in Bezug auf MODY bei Kindern, der häufig als Typ 1- oder Typ 2-Diabetes (T1D oder T2D) fehldiagnostiziert wird, mehrere Durchbrüche erzielt. Die umfassende Forschung hat bestätigt, dass das C-reaktive Protein (CRP) bei HNF1A-MODY-Patienten signifikant geringer war als bei T1D- oder T2D-Patienten. Bei der Differenzierung zwischen MODY und T1D waren zudem Biomarker wie Betazell-Antikörper und C-Peptid-Messungen hilfreich. Obwohl auch weitere hilfreiche Marker wie Proteoglykane identifiziert wurden, haben Schwierigkeiten mit der Entwicklung geeigneter Assays deren Nützlichkeit eingeschränkt. Es wurde ein Online-MODY-Wahrscheinlichkeitsrechner entwickelt, um vorherzusagen, welche Patienten genetisch auf MODY getestet werden müssen. Die Forscher arbeiten derzeit an der Integration der Biomarkerinformationen, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.

Der Verlust von oder eine Dysfunktion der Betazellen in den Langerhans-Inseln im Pankreas reduziert die Insulinproduktion und wirkt sich auf den Blutzuckergehalt aus, wodurch Diabetes verursacht wird. Es wurden daher erhebliche Anstrengungen unternommen, die sich auf die Entwicklung und Validierung von Biomarkern für die Dysfunktion und den Verlust von Betazellen konzentrierten. Die erstmalige genomweite Analyse wurde bei T2D-Patienten durchgeführt, um die DNA-Methylierungsänderungen in menschlichen Inselzellen zu untersuchen. Studien zur Bioinformatik, Genomsequenzierung und Exomsequenzierung haben dabei geholfen, mehrere DNA-basierte Varianten in Genen von Interesse, z. B. SFRP4 (Secreted Frizzled-Related Protein 4), zu identifizieren.

Die Forscher haben zudem versucht, genetische und nicht-genetische Biomarker für Komplikationen zu finden, die aus Diabetes hervorgehen, z. B. Lebererkrankung, Nierenerkrankung, Retinopathie und Herz-Kreislauf-Erkrankung. Die Metabolomik von T1D-Patienten hat gezeigt, dass Serum-Sphingomyelin mit fortgeschrittener Nierenerkrankung und Stoffwechselkrankheiten assoziiert ist.

Erfolgreiche Ergebnisse haben zur Auswahl der CEED3-Gruppe für die Entwicklung von Richtlinien für die Diagnose und Behandlung von monogenem Diabetes geführt (z. B. MODY). Die Forschung wurde über 107 Veröffentlichungen in wissenschaftlich begutachteten Magazinen, in über 90 Vorträgen, Sensibilisierungsprogrammen, YouTube-Videos und auf der Projekt-Website verbreitet.

Eine auf dem Subtyp der Erkrankung basierende Diabetesbehandlung wird die Kosten für das Gesundheitswesen signifikant reduzieren, die Patientenergebnisse verbessern und neuartige Ansätze für die Therapie zur Verfügung stellen.

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Fachgebiete

Biotechnology
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