Typ-1-Diabetes: Screening findet 81% der Fälle früh

Neue Screening-Programme und Bluttests erkennen Typ-1-Diabetes immer früher. KI verbessert die Risikovorhersage für Folgeerkrankungen.

Statt erst bei akuten Symptomen zu reagieren, setzen Forscher zunehmend auf proaktive Früherkennung – unterstützt durch massenhafte Screening-Programme und künstliche Intelligenz. Auf der 86. Jahrestagung der American Diabetes Association (ADA) in New Orleans, die am 5. Juni begann, präsentieren Wissenschaftler und Technologieunternehmen bahnbrechende Daten, die diesen Wandel untermauern.

Screening-Programme zeigen ihre Wirksamkeit

Die Fr1da-Studie des Helmholtz Zentrums München liefert den bislang eindrucksvollsten Beleg für die Machbarkeit eines flächendeckenden Screenings. Seit Februar 2015 wurden in Bayern mehr als 220.000 Kinder getestet – mit bemerkenswertem Erfolg: 590 Fälle von frühem Typ-1-Diabetes wurden identifiziert. Die im Mai im Fachblatt JAMA veröffentlichten Ergebnisse zeigen, dass 81 Prozent der späteren klinischen Fälle durch das Screening erfasst wurden. Nach fünf Jahren lag die Progressionsrate bei 36,2 Prozent.

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Besonders bedeutsam: Die Früherkennung funktioniert auch bei Kindern ohne familiäre Vorbelastung. Das eröffnet völlig neue Perspektiven für die Prävention.

Parallel dazu meldet das europaweite EDENT1FI-Projekt einen weiteren Meilenstein: 100.000 Kinder wurden bereits gescreent, die monatliche Rate liegt bei rund 6.500 Teilnehmern. Das Ziel: 220.000 Kinder in ganz Europa. Aktuell arbeiten die Forscher daran, die Antikörper-Nachweismethoden und Datenstandards zwischen Deutschland, Dänemark, Italien und Großbritannien zu harmonisieren. Neue Programme starten zudem in Tschechien, Polen und Portugal.

Neue Technologie misst Betazell-Schäden in Echtzeit

Am 5. Juni brachte das Unternehmen Kihealth mit Beta Intercept™ einen neuartigen Test auf den Markt, der die Früherkennung revolutionieren könnte. Der Assay basiert auf zellfreier DNA (cfDNA) und nutzt die digitale Tröpfchen-PCR (ddPCR), um Schäden an den insulinproduzierenden Betazellen zu messen. Drei spezifische Methylierungsstellen des Insulingenes dienen als Biomarker.

Die Validierungsdaten sind beeindruckend: Der Test erreicht eine Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) von 0,979 – ein Wert nahe der Perfektion. Bei einer Risikoschwelle von 15 Prozent beträgt die Sensitivität 100 Prozent, die Spezifität 93,8 Prozent. Proben bleiben bis zu fünf Tage bei Raumtemperatur stabil, was den klinischen Einsatz erheblich vereinfacht.

KI verbessert Risikovorhersage dramatisch

Künstliche Intelligenz spielt eine immer größere Rolle bei der Vorhersage von Diabetes-Komplikationen. Eine am 5. Juni in Nature veröffentlichte Studie untersuchte die Kosteneffektivität von KI-gestützten Screenings auf diabetische Retinopathie. Das Ergebnis: Eine "Copilot"-Strategie – also die Kombination von KI mit menschlicher Überwachung – ist die wirtschaftlichste Methode. Pro 100.000 Menschen könnten über die Lebenszeit hinweg 1,32 Millionen Euro eingespart und 14,73 qualitätsadjustierte Lebensjahre (QALYs) gewonnen werden.

Noch einen Schritt weiter geht eine Studie in PLOS Medicine vom 2. Juni. Forscher identifizierten 71 Blutproteine, die eine diabetische Netzhaut-Neurodegeneration vorhersagen können. Ein KI-basiertes Modell verbesserte die Vorhersagegenauigkeit um 26 Prozent im Vergleich zu den bisher besten Modellen. Die Daten stammen von rund 1.500 Patienten aus der Guangzhou Diabetic Eye Study und über 500 Teilnehmern der UK Biobank.

Wearables und klinische Software wachsen zusammen

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Auch bei den Hardware-Lösungen tut sich einiges. Abbott erhielt am 27. Mai die CE-Kennzeichnung für den Libre Duo – einen Sensor, der gleichzeitig den Glukose- und Ketonwert misst. Die Markteinführung in Europa ist für die zweite Jahreshälfte 2026 geplant.

Dexcom präsentierte in New Orleans die Weiterentwicklung seines Ökosystems nach der Übernahme der Plattform Nutrisense, die CGM-Daten mit Ernährungscoaching kombiniert. Zudem gab das Unternehmen einen ersten Ausblick auf das Stelo-App-Update, das im Mai 2026 von der US-Gesundheitsbehörde FDA zugelassen wurde und KI-gestütztes Coaching sowie Mustererkennung bietet.

Um die wachsende Datenflut klinisch nutzbar zu machen, kündigte Glooko die Integration von Insulinpumpen-Einstellungen in elektronische Patientenakten an. Das System, das am 8. Juni auf den Markt kommt, überträgt automatisch Konfigurationsdaten wie Basalraten und Insulin-Kohlenhydrat-Verhältnisse direkt in die klinischen Arbeitsabläufe. Schluss mit mühsamer manueller Dateneingabe – ein Gewinn für Ärzte und Patienten gleichermaßen.