Prädiabetes als Indikationserweiterung bei CGM?

CGM hat das Potenzial, persönliche Ernährungsinterventionen geeignet zu steuern, was eine erhebliche Bedeutung haben kann, weltweit könnte damit bis zu einem von fünf vorzeitigen Todesfällen verhindern werden. Dies sagte David Kerr aus Santa Barbara beim diesjährigen Diabetes-Technology-Meeting, als er über die Nutzung von CGM zur Vorbeugung von Prädiabetes und Typ-2-Diabetes bei Risikogruppen referierte. Der positive Effekt liegt dabei in der „Ernährungsüberwachung“, so Kerr und hob dabei die Rolle hervor, die CGM bei der Beurteilung der Wirkungen von Nahrungsmitteln auf den Glucoseverlauf bei verschiedenen Menschen spielt.

Aber auch andere innovative Technologien können die Genauigkeit der Nahrungserfassung verbessern und insbesondere im Forschungskontext nützlich sein. Dies treibt die wachsende Bewegung „Lebensmittel als Medizin“ mit erheblichen Investitionen in Ernährungstechnologien voran. Aktuell gehen fast 2 Milliarden US-Dollar an Risikokapital für Start-ups in diesem Bereich hinein und es sind knapp 60 Unternehmen, die nach Aussagen der US-Beratungsfirma Rock Health in diesem Bereich aktiv sind. Es gibt Studien, die die Nutzung von CGM in unterversorgten Bevölkerungsgruppen untersucht haben. Diese Menschen haben oft ein höheres Risiko, einen Prädiabetes und Typ-2-Diabetes zu entwickeln. Unterschiedliche Glucosemuster („Glucotypen“) zeigen, wie stark Glucoseprofile von Person zu Person variieren können.

Digitale Biomarker wurden durch die Kombination von CGM mit anderen Technologien wie der Aktigraphie zur Verfolgung der körperlichen Aktivität identifiziert. Sie zeigen, dass eine Steigerung der körperlichen Aktivität nach einer Mahlzeit um nur 1.000 Schritte die Wahrscheinlichkeit von hohen Glucosewerten um 55% senken kann. Es sind Erkenntnisse wie diese, die zeigen, wie eine multimodale Überwachung persönliche Strategien zur Verbesserung der Glucosekontrolle unterstützen kann, vor allem in Bevölkerungsgruppen mit hohen Diabetesraten.

Grundsätzlich ist es schwierig, die Nahrungsaufnahme von Menschen nachzuverfolgen, weil die meisten von ihnen dazu tendieren, bei Befragungen die Einnahmen von zu vielen „guten“ und zu wenigen „schlechten“ Lebensmittel angeben. Die Zunahme von vorprozessierten „falschen Lebensmitteln“ erschwert die Ernährungsüberwachung, da sich die Stoffwechselauswirkungen dieser pflanzlichen oder im Labor gezüchteten Alternativen von Vollwertkost unterscheiden können.

Das Verständnis, wie sich Lebensmittel auf den Glucoseverlauf auswirken, ist ein wichtiger Bereich für weitere Studien, da CGM-Daten für die Bewertung ihrer langfristigen Auswirkungen auf die Gesundheit unerlässlich sind. Es gibt Ergebnisse dazu, dass schwarze Erwachsene mit Diabetes eher zu kontrafaktischem Denken neigen, indem sie darüber nachdenken, wie unterschiedliche Verhaltensweisen zu besseren Glucosewerten geführt haben könnten. Diese Erkenntnis unterstreicht die Notwendigkeit kultursensibler Ansätze in der Diabetesversorgung, bei denen CGM-Daten auf eine Weise interpretiert und genutzt werden, die den individuellen Rahmenbedingungen der einzelnen Personen entspricht. Auch das Verständnis dafür, wie und welche Menschen das Dawn-Phänomen erleben, bei dem beispielsweise frühmorgendliche Glucosespitzen beobachtet werden, bietet ein neues therapeutisches Ziel. Diese Erkenntnisse weisen auf Möglichkeiten für lebensstilbezogene und pharmazeutische Interventionen hin, die darauf abzielen, das Diabetes-Management in diesen Hochrisikogruppen zu verbessern.

Fazit: Durch die Berücksichtigung solcher Erkenntnisse können Gesundheitsdienstleister persönlichere und wirksamere Strategien zur Diabetesbehandlung und vor allem zur Diabetes-Prävention anbieten. Insgesamt betrachtet ist die stärkere Verknüpfung von Technologie mit Lebensstil-Änderungen ein spannender Ansatz, wobei auch hierbei nicht nur Glucose von Relevanz ist, sondern Bewegungsverhalten, Schlafmuster etc. Bei der Gesamtschau aller Parameter und deren Bedeutung wird in Zukunft KI bestimmt eine wichtige Rolle spielen.

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