SPINA-GBeta
SPINA-GBeta ist ein berechneter Biomarker für die Sekretionsleistung pankreatischer Betazellen[1]. Der Parameter drückt die maximale Menge an Insulin aus, die Betazellen pro Zeiteinheit (z. B. pro Sekunde) ausschütten können.
Ermittlung
ist von einem mathematischen Modell der Insulin-Glukose-Homöostase hergeleitet[2]. Für diagnostische Zwecke wird der Parameter mit:
[1]
aus Insulin- und Glukosekonzentrationen berechnet. Dabei bedeuten:
[I](∞): Nüchtern-Plasmakonzentration für Insulin (μU/ml)
[G](∞): Nüchtern-Blutzucker (mg/dl)
Dβ: EC50 für Glukose an den Betazellen (7 mmol/l)
G3: Parameter für die Pharmakokinetik (58,8 s/l).
Referenzbereiche
Untergrenze | Obergrenze | Maßeinheit |
---|---|---|
0,64[3] | 3,73[3] | pmol/s |
Die Gleichungen und ihre Parameter sind kalibriert für erwachsene Menschen mit einer Körpermasse von 70 kg bzw. einem Blutplasmavolumen von etwa 2,5 Litern.
Klinische Wertigkeit
Validität
SPINA-GBeta korreliert signifikant mit dem M-Wert in Glucose-Clamp-Untersuchungen und (besser als HOMA-Beta) mit der Zwei-Stunden-Glukosekonzentration und dem Glukoseanstieg im oralen Glukosetoleranztest (oGTT), mit der subskapularen Hautfaltendicke, der Menge abdominellen Fettgewebes und der HbA1c-Fraktion.[1]
SPINA-GBeta hat den zusätzlichen Vorteil, dass es den HOMA-blinden Bereich, der die Berechnung von HOMA-Beta unmöglich macht, wenn die Glukosekonzentration bei 3,5 mmol/l bzw. 63 mg/dl oder darunter liegt, umgeht[4]. Anders als HOMA-Beta kann SPINA-Beta im gesamten Messbereich sinnvoll berechnet werden[1].
Reliabilität
Bei wiederholten Untersuchungen hat SPINA-GBeta eine höhere Wiederholpräzision als HOMA-Beta[1][3].
Klinischer Nutzen
In der FAST-Studie, einer Fall-Kontroll-Studie an 300 Personen aus Deutschland, hat SPINA-GBeta klarer zwischen Personen mit und ohne Diabetes mellitus differenziert als HOMA-Beta[3].
Wissenschaftliche Implikationen und andere Anwendungen
Zusammen mit der rekonstruierten Insulin-Rezeptorverstärkung (SPINA-GR) liefert SPINA-GBeta die Grundlage für die Definition eines statischen Dispositionsindex der Insulin-Glukose-Homöostase (SPINA-DI)[3].
In Kombination mit SPINA-GR und Whole-Exom-Sequenzierung hat die Berechnung von SPINA-GBeta geholfen, eine neue Variante des monogenetischen Diabetes (MODY) zu definieren, die durch eine primäre Insulinresistenz gekennzeichnet ist und von einer Missense-Mutation des Gens für den Ryanodin-Rezeptor Typ 2 (RyR2) (p.N2291D) herrührt[5].
Pathophysiologische Bedeutung
In verschiedenen Populationen korrelierte SPINA-GBeta mit der Fläche unter der Glukosekurve und den 2-Stunden-Konzentrationen für Glukose, Insulin und Proinsulin im oralen Glukosetoleranztest sowie den Konzentrationen für freie Fettsäuren, Ghrelin und Adiponektin sowie der HbA1c-Fraktion[3].
Siehe auch
Literatur
- ↑ a b c d e JW Dietrich, R Dasgupta, S Anoop, F Jebasingh, ME Kurian, M Inbakumari, BO Boehm, N Thomas: SPINA Carb: a simple mathematical model supporting fast in-vivo estimation of insulin sensitivity and beta cell function. In: Scientific Reports. 12. Jahrgang, Nr. 1, 21. Oktober 2022, S. 17659, doi:10.1038/s41598-022-22531-3, PMID 36271244, PMC 9587026 (freier Volltext) – (englisch).
- ↑ Johannes W. Dietrich, Bernhard Böhm: Die MiMe-NoCoDI-Plattform: Ein Ansatz für die Modellierung biologischer Regelkreise. In: GMDS 2015; 60. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik. 27. August 2015, S. Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), doi:10.3205/15gmds058.
- ↑ a b c d e f Johannes W. Dietrich, Assjana Abood, Riddhi Dasgupta, Shajith Anoop, Felix K. Jebasingh, R. Spurgeon, Nihal Thomas, Bernhard O. Boehm: A novel simple disposition index (SPINA-DI) from fasting insulin and glucose concentration as a robust measure of carbohydrate homeostasis. In: Journal of Diabetes. 2. Januar 2024, doi:10.1111/1753-0407.13525, PMID 38169110 (englisch).
- ↑ E Cersosimo, C Solis-Herrera, ME Trautmann, J Malloy, CL Triplitt: Assessment of pancreatic β-cell function: review of methods and clinical applications. In: Current Diabetes Reviews. 10. Jahrgang, Nr. 1, Januar 2014, S. 2–42, doi:10.2174/1573399810666140214093600, PMID 24524730, PMC 3982570 (freier Volltext) – (englisch).
- ↑ Vikas Bansal, Bernhard R. Winkelmann, Johannes W. Dietrich, Bernhard O. Boehm: Whole-exome sequencing in familial type 2 diabetes identifies an atypical missense variant in the RyR2 gene. In: Frontiers in Endocrinology. 15. Jahrgang, 20. Februar 2024 (englisch).