Durch die Kombination verschiedener Tests können Wissenschaftler in Amerika jetzt genauer vorhersagen, wer in den nächsten Jahren mit hoher Wahrscheinlichkeit an Diabetes vom Typ 1 erkrankt. Dabei wird die Menge verschiedener Antikörper im Blut gemessen, die eine Schlüsselrolle bei der Entstehung der Krankheit spielen, berichten die Forscher in New York.
Verwandte von Patienten mit Typ-1-Diabetes entwickeln die Stoffwechselerkrankung deutlich häufiger als Menschen, in deren Familie kein derartiger Krankheitsfall aufgetreten ist. Bei Zuckerkranken vom Typ 1 kann das Immunsystem die insulinproduzierenden Inselzellen der Bauchspeicheldrüse nicht als körpereigen erkennen. Es leitet daher mithilfe verschiedener Antikörper deren Zerstörung ein. Die Folge ist ein Mangel an Insulin, jenem Hormon, ohne das keine Körperzelle den energieliefernden Zucker aus dem Blut aufnehmen kann.
Je schneller die Krankheit erkannt wird, desto eher kann die Behandlung einsetzen, um auch mögliche Spätfolgen wie Schäden an Augen und Nieren zu vermeiden. Für die Früherkennung stehen bisher mehrere Tests zur Verfügung: Ältere, chemische Verfahren beruhen auf dem Nachweis von Inselzell-Antikörpern, einer Gruppe von Autoantikörpern, welche die insulinproduzierenden Zellen attackieren. Daneben gibt es noch weitere Arten von Autoantikörpern, die bei der Zerstörung dieser Zellen mithelfen. Neuere Testverfahren können diese im Blut aufspüren.
In ihrer Studie an fast 1.500 Verwandten von Zuckerkranken des Typs 1 fanden die Forscher jetzt heraus, dass die Kombination älterer und neuerer Tests noch genauere Voraussagen über das Erkrankungsrisiko zulässt. Der Nachweis zweier der häufigsten Autoantikörper im Blut bedeutet etwa ein Erkrankungsrisiko von 14 Prozent innerhalb von zehn Jahren. Treten zusätzlich noch Inselzell-Antikörper auf, erkrankt die Person mit 80-prozentiger Wahrscheinlichkeit innerhalb von etwa sieben Jahren.
Massimo Pietropaolo ( Universität in Pittsburgh) et al.: Vortrag bei einem Treffen der Amerikanischen Medizinischen Gesellschaft in New York ddp/wissenschaft.de ? Martina Feichter
