CGM-Daten bieten hervorragende Einblicke in Diabetes-Komplikationen

Daten von kontinuierlichen Glukosemonitoren können Nerven-, Augen- und Nierenschäden vorhersagen, die durch Typ-1-Diabetes verursacht werden, haben Forscher des University of Virginia Center for Diabetes Technology herausgefunden. Dies deutet darauf hin, dass Ärzte möglicherweise in der Lage sein könnten, die Daten der Geräte zu nutzen, um Patienten vor Blindheit, diabetischer Neuropathie und anderen lebensverändernden Diabetes-Komplikationen zu bewahren.

Die Forscher fanden heraus, dass die Zeitspanne, in der sich die Patienten über einen Zeitraum von 14 Tagen in einem sicheren Blutzuckerbereich zwischen 70 und 180 mg/DL befanden, ein ebenso guter Prädiktor für Neuropathie, Retinopathie und Nephropathie war wie der Standardansatz unter Verwendung der Hämoglobin-A1c-Werte .

„In der bahnbrechenden 10-jährigen Diabetes Control and Complications Trial (DCCT) mit 1.440 Teilnehmern, die 1993 veröffentlicht wurde, wurde Hämoglobin A1c als Goldstandard für die Bewertung des Risikos für Komplikationen bei Typ-1-Diabetes etabliert. Die Verwendung einer kontinuierlichen Glukoseüberwachung ist jedoch nicht möglich.“ auf dem Vormarsch und es gibt keine Studie über das Ausmaß des DCCT, um CGM-basierte Messwerte als Standard für die Bewertung der Diabeteskontrolle zu bestätigen“, sagte Boris Kovatchev, PhD, Direktor des UVA Center for Diabetes Technology.

Das Fehlen langfristiger groß angelegter CGM-Daten hat eine Reihe klinischer und regulatorischer Auswirkungen; Beispielsweise wird CGM immer noch nicht als primäres Ergebnis von Diabetes-Arzneimittelstudien akzeptiert.“

Boris Kovatchev, PhD, Direktor, Center for Diabetes Technology, University of Virginia Health System

Verwendung wegweisender Diabetesdaten

Das DCCT ermittelte von den Teilnehmern entweder monatlich oder alle drei Monate Hämoglobin-A1c-Werte sowie alle drei Monate ein Blutzuckerprofil. Die Daten sind auf Anfrage in den Archiven des National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases verfügbar.

Mithilfe fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens zur Verarbeitung der DCCT-Datensätze konnten die Forscher für alle Teilnehmer und für die Dauer ihrer Teilnahme an der Studie virtuelle, kontinuierliche Glukosemonitorspuren erstellen.

Die Forscher fanden heraus, dass 14-Tage-Daten der virtuellen kontinuierlichen Glukosemonitore eine ähnliche Fähigkeit hatten, Diabetes-Komplikationen vorherzusagen wie Hämoglobin-A1c-Werte. Zusätzlich zu der Zeit, die in einem sicheren Blutzuckerbereich von 70 bis 180 mg/DL verbracht wurde, fanden die Forscher auch heraus, dass auch andere kontinuierliche Glukosemonitorwerte Diabetes-Komplikationen genau vorhersagen konnten. Diese Messwerte umfassten die Zeit, die im „engen Bereich“ (zwischen 70 und 140 mg/DL) verbracht wurde, sowie die Zeit, die über 140 mg/DL, über 180 mg/DL und über 250 mg/DL verbracht wurde.

Da kontinuierliche Glukosemonitore mittlerweile häufig von Patienten mit Diabetes verwendet werden, könnten diese neuen Erkenntnisse Patienten bei der Behandlung ihres Diabetes helfen und Forschern dabei helfen, die Diabetesbehandlung weiter voranzutreiben.

„Eine Untersuchung des Ausmaßes der DCCT mit kontinuierlicher Glukoseüberwachung zusätzlich zum Hämoglobin A1c wäre unerschwinglich zeitaufwändig und teuer“, sagte Kovatchev. „Die Virtualisierung einer klinischen Studie, um die Lücken in alten, spärlichen Daten mithilfe fortschrittlicher datenwissenschaftlicher Methoden zu schließen, ist das nächstbeste, was wir heute tun können.“

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