Groß angelegte Studie zur Körperzusammensetzung enthüllt Zusammenhang zwischen bestimmten Fettverteilungen und Stoffwechselerkrankungen
(23.05.2018, Pharma-Zeitung.de) LINKÖPING, Schweden - Copyright by Business Wire - AMRA
Neue, in Obesity veröffentlichte Studie zeigt metabolische Phänotypen, die sich durch verzerrte Körperfettverteilungen auszeichnen
Bestimmte Fettverteilungsmuster stehen im Zusammenhang mit einer koronaren Herzkrankheit (KHK) und Typ-2-Diabetes (T2D), so eine neue Studie, veröffentlicht in Obesity.1 AMRA, der international führende Anbieter von Körperanalysesystemen, meldete heute die Ergebnisse einer Studie mit über 6.000 Testpersonen zur Körperzusammensetzung, welche die Notwendigkeit untermauern, mehrere Fettkompartimente zu messen und zu untersuchen, um Behandlungen für verschiedene Stoffwechselerkrankungen verstehen und entwickeln zu können. Die neuen Erkenntnisse gehen weit über die Beschreibung von Geschlecht, Alter, Lebensstil, BMI oder ein einzelnes Fettkompartiment hinaus und könnten die Prävention und Behandlung von Stoffwechselerkrankungen in Zukunft möglicherweise erheblich beeinflussen.
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Die in Obesity veröffentlichte Studie wurde in Zusammenarbeit von AMRA, Pfizer, der Universität Westminster, der Universität Linköping und UK Biobank verfasst. Die 6.000 untersuchten Probanden sind Teil der UK Biobank Imaging Study, einer wichtigen nationalen und internationalen Gesundheitsressource. Im Jahr 2015 meldete UK Biobank, dass AMRA eine automatische Analyse von MRT-Bildern für präzise Fett- und Muskelmessungen durchführen werde. AMRA hat inzwischen die Profiling-Technik für die Körperzusammensetzung entwickelt, die eine präzise Analyse mehrerer Variablen ermöglicht, um die komplexen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen Fettverteilung, Muskelvolumen und Stoffwechselzustand zu beschreiben.
Unabhängig von der BMI-Klasse für Normalgewicht, Übergewicht bzw. Adipositas zeigte das Probanden-Profiling von AMRA im Hinblick auf die Körperzusammensetzung eine Reihe von verzerrten Fettverteilungsmustern bzw. Phänotypen, die bei einer einzelnen Fett- oder Muskelmessung nicht beschrieben werden können. Diese Phänotypen sind mit verschiedenen Stoffwechselerkrankungsprofilen verbunden: Einige weisen keine Stoffwechselerkrankung auf, während andere eine KHK, T2D oder die Komorbidität der beiden aufweisen. Insbesondere war höheres Viszeralfett und Muskelfett mit KHK und T2D (p<0,001) verbunden, während höheres Leberfett mit T2D (p<0,001) und niedrigeres Leberfett mit KHK (p<0,05) in Beziehung stand. Zudem gab es einen Zusammenhang zwischen weniger Viszeralfett und Muskelfett und der Gesundheit des Stoffwechsels (p<0,001), während Leberfett nicht signifikant war. Adjustiert nach Geschlecht, Alter, BMI, Alkoholkonsum, Rauchen und körperlicher Aktivität blieben die Zusammenhänge signifikant.
Dr. Olof Dahlqvist Leinhard, leitender Autor der Studie, kommentierte: „Es ist seit einiger Zeit bekannt, dass einige Fettverteilungen aus gesundheitlicher Sicht nachteilig sind. Inzwischen bieten neue Techniken eine hohe Genauigkeit und Präzision, was eine fundierte Analyse der klinischen Bedeutung der Körperzusammensetzung in großem Maßstab ermöglicht. Spannend ist, dass wir mit Hilfe eines multivariablen Ansatzes und einer intuitiven Visualisierung der Körperzusammensetzung eine Vielzahl von Körperzusammensetzungsprofilen erkennen konnten, die im Zusammenhang mit einem erhöhten Risiko für Stoffwechselerkrankungen stehen könnten.“
Tommy Johansson, Chief Executive Officer von AMRA, fügte hinzu: „Diese bahnbrechenden Ergebnisse erlauben einen Blick in die Zukunft, in der die Präzisionsdiagnostik das Fundament der personalisierten Medizin bilden wird. Durch ein besseres Verständnis des Muskel- und Fettvolumens und der Stellen, an denen Fett im Körper vorhanden ist, wollen wir dazu beitragen, das Krankheitsrisiko und die Eignung für eine Behandlung neu zu definieren. Wir haben die Vision, dass unsere Forschung und Technologie in Zukunft zur besseren Vorbeugung, Diagnose und Behandlung einer Vielzahl von Krankheiten eingesetzt wird.“
Heutzutage leidet jeder vierte Erwachsene weltweit an dem metabolischen Syndrom - einer Gruppe von Faktoren, die das Risiko für verschiedene chronische Krankheiten wie Herzerkrankungen, Krebs, Schlaganfall, Lebererkrankungen und Diabetes erhöhen.2 Adipositas, HKE und T2D sind zunehmende Pandemien und die weltweit häufigsten Ursachen eines frühen Todes und sie stellen einige der größten Herausforderungen für Patienten und Gesundheitssysteme dar.3,4,5,6
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Einzelheiten der Studie
Die ersten 6.021 Teilnehmer der UK-Biobank-Imaging-Teilstudie - Durchschnittsalter 62,3 ± 7,5 Jahre und BMI 26,7 ± 4,4 kg/m2 - wurden anhand eines MRT-Protokolls von 6 Minuten gescannt, das einen für Wasser und Fett getrennten volumetrischen Datensatz für den Bereich von Hals bis Knie und eine Einzelschicht zur Bestimmung der Protonendichte-Fettfraktion (PDFF) in der Leber erstellte. Für die Körperzusammensetzung wurden die gewonnenen Bilddaten auf viszerales Fettgewebe, abdominales subkutanes Fettgewebe, Oberschenkelmuskelvolumen, Muskelfettinfiltration in den vorderen Oberschenkeln und Leber-PDFF analysiert. Zusammengefasst bestand die Bildanalyse aus (1) Bildkalibrierung, (2) Fusion aus Bildstapeln, (3) Bildsegmentierung, (4) Quantifizierung von Fett- und Muskelvolumen7,8,9,10,11 und einer manuellen Qualitätskontrolle durch einen Analysetechniker.
Die Diagnoseinformationen wurden aus stationären elektronischen Gesundheitsakten und Touchscreen-Fragebögen gesammelt, gefolgt von Befragungen durch ausgebildetes Krankenpflegepersonal. Für KHK und T2D wurden zwei gematchte Kontrollgruppen nach (1) Geschlecht und Alter und (2) Geschlecht, Alter und BMI unterteilt. Die Teilnehmer wurden als frei von Stoffwechselerkrankungen eingestuft, wenn sie über keine Anzeichen berichteten, die als so schwerwiegend erachtet wurden, um metabolisch bedingte Gesundheitsprobleme darzustellen (z. B. Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen, schwere chronische Erkrankungen, neurologische Erkrankungen und Krebserkrankungen).12
Die Studie wurde gemeinsam von AMRA medical, Pfizer, der Universität Westminster und der Universität Linköping durchgeführt. Die finanzielle Unterstützung erfolgte durch Pfizer.
Über AMRA
AMRA ist das erste Unternehmen der Welt, das Bilder aus einem 6-minütigen Ganzkörper-MRT-Scan in präzise, 3D-volumetrische Messwerte der Fett- und Muskelanteile im Körper umwandelt. Die cloudbasierte Analyse von AMRA liefert präzise, automatisierte Erkenntnisse, die weitreichende Auswirkungen auf die pharmazeutische Industrie, die akademische Forschung und Entwicklung und (in Kürze) auch auf die klinische Praxis haben. AMRA wurde 2010 als Spin-Off des Center for Medical Image Science and Visualization (CMIV), des Department of Biomedical Engineering (IMT) und des Department of Medicine and Health (IMH) der Universität Linköping (Schweden) gegründet. Weitere Informationen finden Sie unter www.amramedical.com.
Über UK Biobank
UK Biobank ist eine wichtige nationale und internationale Gesundheitsressource, die das Ziel verfolgt, die Prävention, Diagnose und Behandlung einer Vielzahl von schweren und lebensbedrohlichen Krankheiten zu verbessern - darunter Krebs, Herzkrankheiten, Schlaganfall, Diabetes, Arthritis, Augenerkrankungen, Depressionen und Demenzerkrankungen. UK Biobank rekrutierte von 2006 bis 2010 landesweit 500.000 Menschen im Alter von 40 bis 69 Jahren, die umfassende Informationen über ihre Gesundheit und ihr Wohlbefinden zur Verfügung stellten und Blut- und Urinproben zur langfristigen Aufbewahrung und Analyse, einschließlich genetischer Informationen, spendeten. Das Projekt hat die Erlaubnis, die Gesundheit der Teilnehmer über medizinische Unterlagen zu verfolgen. UK Biobank hat zudem ein großes Projekt zur MRT-Untersuchung der lebenswichtigen inneren Organe und der Körperzusammensetzung von 100.000 Teilnehmern ins Leben gerufen. Über viele Jahre hinweg werden diese detaillierten Daten eine umfassende Ressource aufbauen, um Wissenschaftlern bei Erkenntnissen zu helfen, warum manche Menschen bestimmte Krankheiten entwickeln und andere nicht, und neue Wege zu ihrer Vorbeugung und Behandlung aufzuzeigen.
1 http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/oby.22210
2 Weltweite Definition des metabolischen Syndroms, International Diabetes Federation (IDF)
3 Chang S-H, et al. JAMA Surg 2014;149:275–87
4 IDF Diabetes Atlas. 2015. Verfügbar unter: http://www.diabetesatlas.org [letzter Aufruf 06.10.16]
5 Branca F, et al. The Challenge of Obesity in the WHO European Region and the Strategies for Response: Summary. 2007
6 Klein S, et al. Obesity (Silver Spring) 2011;19:581–7
7 West J, Dahlqvist Leinhard O, Romu T, et al. Feasibility of MR-based Body Composition Analysis in Large Scale Population Studies. PLoS ONE 2016;11(9)
8 Borga M, Thomas EL, Romu T, et al. Validation of a Fast Method for Quantification of Intra-abdominal and Subcutaneous Adipose Tissue for Large Scale Human Studies. NMR Biomed 2015;28(12):1747–53
9 OD Leinhard, A Johansson, J Rydell, et al. Quantitative Abdominal Fat Estimation Using MRI Pattern Recognition. In: Proceedings of the 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 08–11 Dec, 2008; Tampa, FL
10 Karlsson A, Rosander J, Romu T, et al. Automatic and Quantitative Assessment of Regional Muscle Volume by Multi-Atlas Segmentation Using Whole-Body Water-Fat MRI. JMRI 2015;41(6):1558–69
11 West J, Romu T, Thorell S, et al.. Precision of MRI-based body composition measurements of postmenopausal women. PLoS One 2018;13(2):e0192495
12 UK Biobank Data Showcase. Verfügbar unter: http://biobank.ctsu.ox.ac.uk/crystal/ [letzter Aufruf 16.11.17]
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