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Typ-2-Diabetes könnte mehr wie drei verschiedene Krankheiten sein, sagen Forscher

von Dennis zu erkennen Thompson
HealthDay Reporter

DONNERSTAG, 29. Oktober 2015 (HealthDay News) - Medizinische Daten, die routinemäßig von Millionen von Patienten gesammelt werden, können verwendet werden, um bisher unbekannte Muster bei chronischen Krankheiten wie Typ-2-Diabetes zu erkennen suggeriert.

Als Ergebnis sagen Forscher, dass sie drei verschiedene Untergruppen von Typ-2-Diabetikern identifiziert haben, indem sie die Gesundheitsakten von mehr als 11.000 Patienten durchkämmten.

Jede der Untergruppen sieht sich einzigartigen Gesundheitsproblemen im Zusammenhang mit Typ-2-Diabetes gegenüber und teilt gemeinsame genetische Merkmale, die diese Herausforderung erklären können nges, sagte Senior Author Joel Dudley. Dudley ist Direktor für biomedizinische Informatik und Assistenzprofessor für Genetik und genomische Wissenschaften an der Mount Sinai Medizinischen Fakultät in New York City.

"Die klinischen Daten zeigten uns nicht nur, dass es sich um sinnvolle Gruppen handelte, sondern die Genetik wies auf potenzielle biologische Studien hin Faktoren, die diese Unterschiede in den klinischen Eigenschaften erklären ", sagte Dudley.

Die drei durch die Datenanalyse identifizierten Subtypen schlossen einen Cluster ein, der aus den jüngsten und den fettleibigsten Patienten bestand, die eher an Nierenerkrankungen und Erblindung litten, und a Gruppe mit dem höchsten Risiko für Krebs und Herzerkrankungen. Die anderen Cluster tendierten dazu, unter vielen verschiedenen Gesundheitsproblemen zu leiden, darunter Herzkrankheiten, Geisteskrankheiten, Allergien und HIV-Infektionen.

Basierend auf diesen Gruppierungen könnte ein Arzt bei manchen Patienten eine aggressivere Krebsüberwachung empfehlen, während er herzgesunde Medikamente verordnet und Änderungen im Lebensstil für andere, sagte Dudley.

Die Studienergebnisse wurden am 28. Oktober in der Zeitschrift Science Translational Medicine veröffentlicht.

Nicht alle Experten sind jedoch von diesem Data-Mining-Ansatz begeistert. Dr. Robert Ratner, leitender wissenschaftlicher und medizinischer Mitarbeiter der American Diabetes Association, sagte, dass es ein "großer Vertrauensvorschuss aus ihrer Studie" sei, anzunehmen, dass Datenhaufen mehr Klarheit schaffen.

"Ich stimme nicht zu Sie, dass das Verständnis der verschiedenen Formen von Diabetes ist von entscheidender Bedeutung ", sagte Ratner. "Um ehrlich zu sein, bin ich nicht sicher, dass diese Analyse sehr viel beiträgt."

Auch die Studienautoren geben zu, dass ihre Patientenprobe relativ klein war.

Die Forscher begannen mit elektronischen Gesundheitsdaten von 11.210 Patienten in Mount Sinai, von denen 2.551 Typ-2-Diabetes diagnostiziert wurde. Die Daten enthielten eine Vollbluttafel und eine genetische Analyse.

Das Forschungsteam erstellte daraufhin eine Karte, auf der die Patienten anhand der Zahlen aus ihren Bluttests gruppiert wurden.

"Es ist fast so, als würde man ein soziales Netzwerk aufbauen Sie verbinden Menschen, weil sie die gleichen Freunde oder die gleichen Interessen teilen, nur in diesem Fall war es ähnlich Bluttest Ergebnisse, solche Dinge ", sagte Dudley.

Nach der Ausarbeitung der Karte suchten die Forscher nach Typ-2-Diabetes-Patienten Prüfen Sie, ob sie aufgrund gemeinsamer Merkmale gruppiert wurden. Dieser Schritt offenbarte die drei Untergruppen, und wenn Forscher die genetischen Daten einkalkulierten, fanden sie heraus, dass die Gruppen genetische Merkmale teilten, die sie für häufige Krankheiten wie Krebs oder Herzerkrankungen prädisponierten.

Indem man diesem Ansatz folgte, konnte jeder brechen "Erwartet, dass die Verwendung solcher" Big Data "in naher Zukunft häufiger werden wird, da Gentests billiger werden und die Ärzte wechseln müssen", so Dudley zu elektronischen Gesundheitsakten, die Patienteninformation selbstverständlich erfassen.

"Mit den abnehmenden Kosten in der genetischen Reihenfolge sehen wir eine Zunahme in der Ansammlung der genetischen Daten," sagte Dudley. "Je mehr Sie die Nützlichkeit der Genetik in der Information der Medizin zeigen können, desto schneller wird diese Art von personalisierter Medizin angenommen."

Aber Ratner bezweifelte den Nutzen dieses Ansatzes. Indem sie Millionen von Kombinationen zusammenwerfen, werden die Forscher viele Gruppen von Patienten finden, die gemeinsame Probleme haben, aber das "führt Sie wahrscheinlich in viele Sackgassen", sagte er.

"Es gibt so viele Assoziationen, die Sie nicht untersuchen können alle von ihnen ", sagte Ratner. "Ich bin mir nicht sicher, ob dieser Shotgun-Ansatz wirklich hilft. Sie brauchen eine gründliche Untersuchung der Genetik und der Physiologie des Typ-2-Diabetes."

Weitere Informationen

Die American Diabetes Association hat Tipps für alle, bei denen kürzlich Diabetes diagnostiziert wurde .

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