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News

Forschung für den Menschen

Neue Erkenntnisse schneller und effizienter in wirksame Diagnose- und Behandlungsmethoden zu überführen, ist eine Aufgabe des Deutschen Zentrums für Diabetesforschung (DZD). Aktuelle Beispiele, wie das DZD hilft Translations-„Lücken“ innerhalb der Medizinforschung, z. B. zwischen Grundlagenforschung, Klinischer Forschung und der Umsetzung in die Praxis, zu schließen, stellte DZD-Vorstand Professor Dr. Dr. h.c. Martin Hrabĕ de Angelis auf der Jahrespressekonferenz der Deutschen Diabetes Gesellschaft vor. So haben zum Beispiel Arbeiten aus Grundlagenforschung und klinischer Forschung im Bereich der Fettleber geholfen, die Diabetesentstehung weiter zu entschlüsseln und neue Therapieansätze zu entwickeln.

Prof. Dr. Dr. h.c. Martin Hrabĕ de Angelis. Quelle: DZD

Weder Body-Mass-Index (BMI) noch Bauchansatz sind allein Grund dafür, dass Menschen an Typ-2-Diabetes erkranken. Vor allem die Ansammlung von Fett in der Leber begünstigt die Störung des Blutzuckerstoffwechsels. DZD-Untersuchungen zeigten, dass eine Fettleber vermehrt das Hormon Fetuin-A produziert und es in den Blutkreislauf abgibt. Dieses Protein bindet an Insulinrezeptoren in der Muskulatur und Fettzellen und trägt so zu einer Insulinresistenz bei. Erste Ergebnisse aus der DZD-Forschung sind in die „Clinical Practice Guidelines“ (Empfehlungen für die Diagnose und Therapie der nicht alkoholischen Fettlebererkrankung (non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)) eingeflossen.

Big Data für eine personalisierte Diabetesprävention
Ein weiteres wichtiges Thema der Pressekonferenz war die Digitalisierung. Prof. Hrabĕ de Angelis betonte, dass die neuen Informations- und Kommunikationstechnologien die Möglichkeit eröffnen, die Volkskrankheit Diabetes in einer neuen Dimension zu erforschen und geeignete personalisierte Präventionsmaßnahmen anzubieten. Dazu bedarf es jedoch großer Datenmenge aus Gesundheits- und Forschungsinformationen aus unterschiedlichsten Quellen. Durch den Aufbau eines digitalen Diabetes-Präventionszentrums (Digital Diabetes Prevention Center, DDPC) könnten in diesen Daten mithilfe von innovativen IT-Technologien zum Data-Mining, Diabetesrisiko-Subtypen erkannt und eine personalisierte Behandlung bzw. Prävention angeboten werden.

Das vollständige Statement finden Sie hier.