Wissenschaft

Ein Arzt misst den Zuckerwert bei einem Patienten. (Foto: dpa/Bataille Philllipe)

08.07.2020

Darmbakterien verbessern Prognose von Typ-2-Diabetes

Studie mit über 4000 Probanden am ZIEL Institute for Food & Health

 Im Tagesverlauf verändern sich Anzahl und Zusammensetzung der im Darm des Menschen aktiven Bakterien, das so genannte Darmmikrobiom. Dies haben Wissenschaftler*innen unter Federführung der Technischen Universität München (TUM) am Zentralinstitut Food & Health (ZIEL) in Freising in einer der größten Studien zum Thema Mikrobiom und Diabetes mit mehr als 4000 Personen gezeigt. Bei Typ-2-Diabetikern jedoch gehen diese tageszeitlichen Schwankungen verloren.

Die mikrobielle Zusammensetzung des Darms ist komplex und individuell sehr unterschiedlich. Viele Faktoren, wie Umwelteinflüsse, Lebensstil, Genetik oder Erkrankungen beeinflussen das Ökosystem der hilfreichen Bakterien im Darm.

Dirk Haller, Professor für Ernährung und Immunologie an der TUM, und sein Team haben die Bedeutung tageszeitlicher Schwankungen des Mikrobioms im Zusammenhang mit der Erkrankung Diabetes Typ 2 bei mehr als 4000 Personen analysiert und damit die erste Studie auf diesem Gebiet mit humanen Probanden vorgelegt.
Um festzustellen, ob Änderungen im Darmmikrobiom Rückschlüsse auf Erkrankungen erlauben, bedarf es so genannter prospektiver Kohortenstudien“, sagt Professor Haller.

Querschnitt aus der Bevölkerung


In solchen prospektiv-vorausschauenden Kohortenstudien wird ein Querschnitt aus der Bevölkerung beobachtet, ohne dass die Teilnehmer*innen  irgendwelche Symptome einer Krankheit zeigen. Die Population wird im Laufe der Zeit nachbeobachtet. So lässt sich erkennen, ob eine bestimmte Beobachtung typisch für das spätere Auftreten einer Erkrankung ist.

„Wenn bestimmte Darmbakterien keine tageszeitliche Rhythmik aufweisen, sich also in Zahl und Funktion im Laufe des Tages nicht verändern, kann man auf eine mögliche Erkrankung mit Typ-2-Diabetes schließen. Dieses Wissen verbessert sowohl die Diagnose als auch Prognostik von Typ-2-Diabetes“, sagt Chronobiologin Silke Kiessling, die ebenfalls an der Studie beteiligt ist.

Diese Bakterien, die sich im Tagesverlauf nicht mehr verändern, also arrhythmisch sind, sind Marker für eine potenzielle Erkrankung. Die Forschenden nennen dies eine Risikosignatur. „Auch mathematische Modelle zeigen, dass diese mikrobielle Risikosignatur, die aus arrhythmischen Bakterien besteht, zur Diagnose von Diabetes mit beiträgt“, so die Erstautorin Sandra Reitmeier.

Regionale Einfluss auf das Ökosystem ist erheblich


Primär wurden die Daten aus einer bestehenden unabhängigen Kohorte des Helmholtz Zentrums München analysiert. Die Ergebnisse zum Diabetes wurden mit weiteren Kohorten aus Deutschland validiert. „Aus dem Vergleich mit Kohorten in England konnten wir zeigen, dass unter anderem der regionale Einfluss auf das mikrobielle Ökosystem erheblich ist. Demnach ergibt sich der Bedarf, lokal spezifische arrhythmische Risikosignaturen zu finden“, erklärt Haller.

Der Ernährungswissenschaftler betont: „Neben Bakterien und deren Unterschiede je nach Tageszeit spielen noch weitere Parameter wie der Body-Mass-Index eine Rolle, um ein späteres Erkranken einer Person besser vorhersagen zu können.“ Eine Angabe zur Tageszeit der Stuhlprobennahme in der Humanforschung kann die Diagnose von Erkrankungen stark beeinflussen. „Die Dokumentierung dieser Zeitangaben ist zur Verbesserung von Risikomarkern essenziell“, ist sich Professor Haller sicher.

Die Untersuchungen untermauern die Hypothese, dass Veränderungen im Mikrobiom einen Einfluss auf ernährungsrelevante Erkrankungen haben. Welchen Einfluss eine Darmflora, die sich im Tagesverlauf (nicht) verändert, auf andere Mikrobiom-assoziierte Darmerkrankungen wie Morbus Crohn oder Darmkrebs hat, könnte das Thema weiterer Forschungen werden.

Die Ergebnisse dieser Studie sind insbesondere von großer Bedeutung für die weitere Arbeit im Sonderforschungsbereich „Microbiome Signatures“, denn gerade im klinischen Bereich bieten Kohortenstudien wichtige Vergleichsmöglichkeiten der Daten gesunder und kranker Probanden. (Katharina Baumeister)

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