Diabetologie und Stoffwechsel 2016; 11 - P64
DOI: 10.1055/s-0036-1580811

Interdisziplinäres in silico-Modell erlaubt spezifische metabolische Charakterisierung und signifikante Prädiktion der individuellen Insulin- und Glukosesensitivität am LDL-/--Modell

C Eberle 1, 2, C Ament 3
  • 1Hochschule Fulda – University of Applied Science, Fulda, Germany
  • 2University of California San Diego (UCSD), Department of Medicine, La Jolla, United States
  • 3Universität Augsburg, Lehrstuhl für Regelungstechnik, Augsburg, Germany

Fragestellung: Weltweit wurde bei ca. 347Mio. Menschen die Diagnose „Diabetes mellitus“ gestellt. Aus pathophysiologischer Sicht spielen individuelle Risiko- und metabolische Faktoren, wie z.B. die Insulin- und Glukosesensitivität, eine zentrale Rolle. Um diese individuell eruieren zu können, haben wir ein in silico-Modell am diabetischen LDLR-/--Maus-Modell interdisziplinär erarbeitet und etabliert.

Methodik: Das bereits etablierte „Minimal Model“ wird um die in silico-Modellierung der Dynamik der oralen Glukoseaufnahme erweitert. Kurz, männliche LDLR-/--Mäuse (n= 8) werden vor (A), während (B) und nach (C) Verabreichung der etablierten 1,25% cholesterin-angereicherten Diät untersucht. Auf Basis eines OGTTs werden jeweils die Insulinsensitivität kX sowie die Glukosesensitivitäten (kurzfristig k G 1, langfristig k G 2 und Inkretin-Effekt k G 3) identifiziert.

Ergebnisse: Während der Diät (B) sinkt in Bezug zu vor der Diät (A) die individuelle Insulinsensitivität um 0,33 (p= 0,0004), während die individuellen Glukosesensitivitäten (GS) kompensatorisch steigen (Kurzzeit-GS um 5,59 (p= 0,003), Langzeit-GS um 5,79 (p= 0,001), Inkretin-Effekt um 2,78 (p= 0,006)). Eine individuelle Prädiktion von (A) auf (B) mit diesen Faktoren erreicht eine Vorhersage-Sicherheit der etablierten Modellparameter von 88,1%.

Nach Beendigung der Diät (C) zeigt sich in Bezug zu (B) die Insulinsensitivität um 0,69 etwas reduziert (p= 0,88). Die Glukosesensitivitäten sind deutlich verringert (Kurzzeit-GS um 0,26 (p= 0,004), Langzeit-GS um 0,42 (p= 0,01), Inkretin-Effekt um 0,29 (p= 0,004)). Die individuelle Prädiktion von (B) auf (C) erzielt eine Vorhersage-Sicherheit von 88,8%.

Schlussfolgerungen: Mit dem erweiterten in silico-Modell kann eine dynamische individuelle metabolische Charakterisierung sowie eine Prädiktion der individuellen Insulinsensitivität – auch in Abhängigkeit und Auswirkung spezifischer Risikofaktorkonstellationen – mit einer hohen Vorhersagesicherheit (> 88%) vorgenommen werden. Somit sind frühzeitige individuelle Präventions- und Therapiestrategien umsetzbar.