Diabetes mit UV-Licht vorhersagen

Autor: Dr. Barbara Kreutzkamp

Durch die Stoffwechselprodukte metabolisch Kranker leuchtet deren Haut unter UV-Licht. © iStock.com/kycstudio

Licht aus, Spot an: Mit einer einfachen Fluoreszenzmessung der Haut lässt sich offenbar eine Risikovorhersage für Diabetes und kardiovaskuläre Erkrankungen treffen.

AGEs (Advanced Glycation Endproducts) entstehen bei der ungerichteten Glykosilierung und Oxidation der freien Aminogruppen von Proteinen, Lipiden und Nukleinsäuren. Sie fallen im Laufe des normalen Alterungsprozesses an, werden aber bei metabolischen Erkrankungen wie Diabetes vermehrt gebildet. Eingelagert in verschiedene Gewebe, können diese „Stoffwechselschlacken“ Entzündungsprozesse oder oxidativen Stress induzieren, in Arterienwänden erhöhen sie zusätzlich aufgrund nachgelagerter chemischer Reaktionen die Wandsteifigkeit.

In der Haut tragen AGEs zum Phänomen der kutanen Eigenfluoreszenz bei. Mithilfe von UV-Licht-emittierenden Geräten lässt sich die lokale AGE-Konzentration feststellen und mit diesen Werten u.a. das Risiko für Diabetes, kardiovaskuläre Erkrankungen (CVD) und Mortalität berechnen. Eine neue bevölkerungsbasierte Studie bestätigt das jetzt für einen Vorhersagezeitraum von vier Jahren.

Analysiert wurden die Daten von 72 880 Teilnehmern der Dutch Lifelines Cohort Study, bei denen in der Eingangsuntersuchung in den Jahren 2007–2013 per AGE-Reader die kutane Autofluoreszenz gemessen worden war. Die Teilnehmer hatten zu Studienbeginn weder Diabetes noch eine CVD, definiert anhand des Vorliegens z.B. von Myokardinfarkt, Koronarinterventionen oder zerebrovaskulären Ereignissen.

In der median 4-jährigen Nachbeobachtungzeit entwickelten 1,4 % der Teilnehmer einen Typ-2-Diabetes, 1,7 % erhielten eine CVD-Diagnose und 1,3 % verstarben. Bei diesen Personen war im Vergleich zu noch lebenden Studienteilnehmern ohne die beiden Erkrankungen die Autofluoreszenz der Haut zu Studienbeginn signifikant erhöht. Die Risikovorhersage war sogar unabhängig von anderen bekannten Risikofaktoren wie metabolisches Syndrom, Glucose und HbA1c. Nun sollen weitere Studien u.a. zur Verfeinerung der Vorhersagegenauigkeit folgen.

Quelle: van Waateringe RP et al. Diabetologia 2019; 62: 269-280