Inte bara två – utan fem olika typer av diabetes
Forskare har funnit att diabetes kan delas in i fem olika undergrupper istället för dagens två. Den nya diagnosindelningen ökar möjligheten att förutse risk för allvarliga följdsjukdomar och ge förslag på behandling.
Indelningen i fem i stället för dagens två typer av diabetes är ett resultat av en studie som omfattar alla nyinsjuknade diabetiker i södra Sverige. Den stora skillnaden från dagens indelning är att typ 2-diabetes består av flera undergrupper.
Öppnar för individbaserad behandling
– Det här det första steget mot individanpassad behandling vid diabetes, säger Leif Groop som är läkare och professor i diabetes och endokrinologi. Han har tagit initiativet till studien.
I dag har omkring 425 miljoner människor i världen diabetes. År 2045 väntas antalet ha ökat till 629 miljoner, enligt den internationella diabetesfederationen. Följdsjukdomar i form av njursvikt, retinopati (ögonskador), amputationer och hjärt-kärlsjukdomar kostar samhället enorma summor och den enskildes lidande är stort. Behovet av ny och bättre behandling är därmed stort.
– Dagens diagnostik och klassificering av diabetes är otillräcklig och kan inte förutsäga framtida komplikationer eller val av behandling.
Kan ställa mer exakt diagnos
Leif Groop menar att resultaten innebär ett paradigmskifte i hur man ska se på sjukdomen i framtiden.
– I dag ställs diagnosen genom att man mäter blodsockret. Om man även tar hänsyn till de faktorer vi gjort i ANDIS (Alla Nya Diabetiker I Skåne) kan man ställa en mer exakt diagnos.
Förutom en mer förfinad indelning kan forskarna även se att olika grupper har olika risk för olika följdsjukdomar.
– Det betyder att man tidigare kan sätta in en behandling som förebygger komplikationer hos de patienter som har störst risk att drabbas, säger Emma Ahlqvist, docent och förstaförfattare till publikationen.
Diabetes delas i dag in i typ 1-diabetes (ca 10 procent), typ 2-diabetes (85-90 procent) och ett antal mindre vanliga sjukdomar som LADA, MODY och sekundär diabetes.
Forskarna föreslår följande nya indelning i undergrupper:
- Grupp 1, SAID (severe autoimmune diabetes): motsvarar i princip typ 1 diabetes och LADA (latent autoimmune diabetes in the adult), och karaktäriseras av insjuknande i låg ålder, dålig metabol kontroll, försämrad insulinproduktion och förekomst av GADA-antikroppar.
- Grupp 2, SIDD (severe insulin-deficient diabetes): omfattar personer utan antikroppar med högt HbA1C, försämrad insulinproduktion och måttlig insulinresistens. Grupp 2 har den högsta förekomsten av retinopati.
- Grupp 3, SIRD (severe insulin-resistant diabetes): karaktäriseras av kraftig övervikt och allvarlig insulinresistens. Grupp 3 hade den högsta förekomsten av njurskador vilket också är den följdsjukdom som kostar samhället mest.
- Grupp 4, MOD (mild obesity-related diabetes, MOD): omfattar kraftigt överviktiga patienter som insjuknar vid relativt ung ålder.
- Grupp 5, MARD (mild age-related diabetes, MARD): är den största gruppen (ca 40%) och samlar de äldsta patienterna.
– De som har allra mest att tjäna på den nya diagnostiken är de svårt insulinresistenta (grupp 3) eftersom de i dag är de mest felbehandlade, säger professor Leif Groop.
Resultatet överträffade förväntningarna
Forskarna har sedan upprepat analysen i ytterligare tre studier från Sverige och Finland.
– Resultatet överträffade våra förväntningar och överensstämde mycket väl med analysen från ANDIS. Den enda skillnaden var att grupp 5 var större i Finland än i Skåne. Sjukdomsutvecklingen var anmärkningsvärt lika i de båda grupperna, säger Leif Groop.
Rekryteringen av nyinsjuknade diabetespatienter fortsätter och forskarna har flera studier på gång baserade på den data man redan har.
– Ju längre studien pågår desto mer och bättre data får vi, säger Emma Ahlqvist.
Forskarna planerar även att inleda motsvarande studier i Kina och Indien med människor av andra etniska bakgrunder.
– Det ger oss ännu bättre möjligheter att skräddarsy behandlingen till varje individ, avslutar hon.
Publikationen:
”Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables” The Lancet Diabetes & Endocrinology
Emma Ahlqvist, Petter Storm, Annemari Käräjämäki*, Mats Martinell*, Mozhgan Dorkhan, Annelie Carlsson, Petter Vikman, Rashmi B Prasad, Dina Mansour Aly, Peter Almgren, Ylva Wessman, Nael Shaat, Peter Spégel, Hindrik Mulder, Eero Lindholm, Olle Melander, Ola Hansson, Ulf Malmqvist, Åke Lernmark, Kaj Lahti, Tom Forsén, Tiinamaija Tuomi, Anders H Rosengren, Leif Groop
Kontakt:
Emma Ahlqvist, docent, Lunds universitet, emma.ahlqvist@med.lu.se, +46 70 756 15 71
Leif Groop, professor, Lunds universitet, leif.groop@med.lu.se, +46 70 591 25 48,