CGM zur Diagnose bei Typ-1-Diabetes

Eine aktuelle Publikation einer belgischen Arbeitsgruppe in Diabetologia präsentiert die Ergebnisse einer Analyse von fünf Studien zu dieser Fragestellung [1]: Autoimmunity Screening for Kids (ASK, n=79), Belgian Diabetes Registry (BDR, n=22), Diabetes Autoimmunity Study in the Young (DAISY, n=18), Type 1 Diabetes Prediction and Prevention (DIPP, n=8) und TrialNet Pathway to Prevention (TrialNet, n=91). Die mediane Nachbeobachtungszeit betrug 2,6 Jahre (Quartile: 1,5 bis 3,6 Jahre). Die CGM-Basisdaten wurden bei 218 Studienteilnehmern mit ≥1 positivem Inselautoantikörpern (AAb)-Typ erhoben. Es wurden jeweils ein Modell, basierend auf den Merkmalen der Teilnehmer, sowie ein Modell, basierend auf den CGM-Metriken und ein vollständiges Modell, welches Merkmale und CGM-Metriken kombiniert hat, miteinander verglichen.

Das vollständige Modell erzielte eine numerisch höhere Leistung bei der Prädiktor-Schätzung (C-Statistik = 0,74; 95% KI 0,66, 0,81) für die Vorhersage der Diagnose von Typ-1-Diabetes im Stadium 3 im Vergleich zum Modell, das nur die Merkmale berücksichtigt (0,69; 95% KI 0,60, 0,77) und dem CGM-only-Modell (0,68; 95% KI 0,61, 0,75). Ein höherer Prozentsatz der Zeit >7,8 mmol/l (p<0,001), HbA1c (p=0,02), ein Verwandter ersten Grades mit Typ-1-Diabetes (p=0,02) und ein positiver IA-2-AAK-Test (p<0,001) waren mit einem höheren Risiko für die Diagnose von Typ-1-Diabetes verbunden. Darüber hinaus waren das Geschlecht (männlich, p=0,06) und ein negativer GAD-AAK-Test (p=0,09) von Relevanz, erreichten aber nicht die Signifikanzgrenze. Teilnehmer, die anhand des vollständigen Modells als Personen mit niedrigem (n=79), mittlerem (n=98) oder hohem (n=41) Risiko für die Diagnose von Typ-1-Diabetes im Stadium 3 eingestuft wurden, hatten eine Wahrscheinlichkeit, innerhalb von 2 Jahren eine symptomatische Erkrankung zu entwickeln von 5%, 13% bzw. 48%.

Dazu passend wurden kürzlich von der gleichen Arbeitsgruppe Belege für die Verwendung von CGM als Alternative zu oGTT bei präsymptomatischem Patienten mit Typ-1-Diabetes in Diabetes Care publiziert [2]. Während die bisherigen Studien in erster Linie Querschnittsstudien waren, wurden hier Längsschnittdaten verwendet, um die diagnostische Leistung wiederholter Erfassung von CGM- und HbA1c-Daten sowie von oGTTs zu vergleichen und die Progression zu Typ-1-Diabetes im Stadium 3 vorherzusagen. Dafür wurde bei 34 Verwandten ersten Grades die mehrere Autoantikörper aufwiesen, in einer multizentrischen Studie über einen Median von 3,5 (Interquartilbereich [IQR] 2,0–7,5) Jahren halbjährlich über 5-Tage hinweg CGM-Aufzeichnungen durchgeführt, sowie HbA1c-Messungen und oGTTs. Die dabei beobachteten Längsschnittsverläufe wurden dann mit dem Progressionsstatus der Studienteilnehmer verglichen. Die Vorhersage einer schnellen (<3 Jahre) und allgemeinen Progression bis zum Stadium 3 wurde anhand der Receiver Operating Characteristic (ROC)-Bereiche unter der Kurve (AUCs), der Kaplan-Meier-Methode, der Cox-Proportional-Hazards-Basismodelle (Konkordanz) und der erweiterten Cox-Proportional-Hazards-Modelle mit zeitvariablen Kovariaten in Daten mit mehreren Datensätzen (n = 197 OGTTs und begleitende CGM-Aufzeichnungen) verglichen. Nach einem Median von 40 (IQR 20–91) Monaten entwickelten 17 der 34 Studienteilnehmer (Baseline-Medianalter 16,6 Jahre) einen Typ-1-Diabetes im Stadium 3.

Die CGM-Metriken stiegen kurz vor dem Ausbruch an und entsprachen den Veränderungen im oGTT, beide mit erheblicher intra- und interindividueller Variabilität. Im Querschnitt sagten die besten oGTT- und CGM-Metriken in ähnlicher Weise eine schnelle (ROC-AUC = 0,86–0,92) und allgemeine Progression (Konkordanz = 0,73–0,78) voraus. In Längsschnittmodellen übertraf die aus dem oGTT abgeleitete AUC-Glukose die beste CGM-Metrik und HbA1c (alle P <0,001). In solchen Längsschnittmodellen waren wiederholte CGM-Messungen und HbA1c-Werte bei der Vorhersage von Typ-1-Diabetes im Stadium 3 fast genauso effektiv wie der oGTT und könnten für die langfristige klinische Überwachung besser geeignet sein.

Fazit: CGM-Messungen können dabei helfen, das Fortschreiten der Erkrankung vorherzusagen und das Risiko einer Person für die Diagnose von Typ-1-Diabetes in Verbindung mit anderen Faktoren zu klassifizieren. CGM kann auch verwendet werden, um das Risiko einer Progression von Typ-1-Diabetes besser einzuschätzen und die Eignung für potenzielle Präventionsstudien zu definieren.

Von Relevanz in diesem Zusammenhang ist, dass mit Teplizumab eine neue Therapie zur Verzögerung der Manifestation von T1D auf den Markt gekommen ist. Zu den aktuellen Diagnosekriterien für T1D im Stadium 2 für die Verschreibung dieses Medikaments gehören der Nachweis mehrerer Inselautoantikörper und Dysglykämie ohne offensichtliche Hyperglykämie. CGM kann als Screening-Test zur Identifizierung von Personen mit T1D im Stadium 1 mit hohem Risiko für Stadium 2 als Zusatztest zur herkömmlichen Blutglucosemessungen eingesetzt werden. Wenn die CGM-Aufzeichnung abnormale Glucosewerte anzeigt, kann die getestete Person sich einer formellen Testung zur Diabetesdiagnose mit einem oGTT oder HbA1c-Messung unterziehen.

Bevor CGM eine Alternative zu diesen herkömmlichen Routinelabortests darstellen kann, gilt es eine Reihe von Aspekten und Fragen zu klären, z.B.:

• Welche spezifischen CGM-Messungen sollten durchgeführt werden, um T1D im Stadium 2 zu diagnostizieren?
• Wie häufig sollten diese CGM-Tests wiederholt werden?
• Was sind geeignete Schwellenwerte für die Genauigkeit von CGM-Tests?
• Was sagt die Verwendung von Modellierungsdaten von CGM-Daten zur Vorhersage von T1D im Stadium 2?
• Was sind psychosoziale Aspekte des CGM-Screenings und
• Was sind zukünftige Forschungsprioritäten in diesem Bereich?

1. Calhoun P, Spanbauer C, Steck AK, Frohnert BI, Herman MA, Keymeulen B, et al. Continuous glucose monitor metrics from five studies identify participants at risk for type 1 diabetes development. Diabetologia. 2025. doi: 10.1007/s00125-025-06362-1.
2. Desouter AK, Keymeulen B, Van de Velde U, Van Dalem A, Lapauw B, De Block C, et al. Repeated OGTT Versus Continuous Glucose Monitoring for Predicting Development of Stage 3 Type 1 Diabetes: A Longitudinal Analysis. Diabetes Care. 2025. doi: 10.2337/dc24-2376.