Welcher Glucosesenker verspricht die individuell beste Therapie bei Diabetes mellitus Typ 2? Ein Vorhersagemodell liefert die Antwort.
Beste Wahl für den einzelnen Patienten
Für die medikamentöse Behandlung eines Diabetes mellitus Typ 2 stehen verschiedene glucosesenkende Substanzen zur Wahl. Welche von fünf gängigen Wirkstoffklassen ist im Einzelfall die beste? Gültige Leitlinien empfehlen mehrere glukosesenkende Therapien für die meisten Patienten und geben lediglich begrenzte spezifische Empfehlungen, hauptsächlich basierend auf dem kardiorenalen Risiko. Aussagen aufgrund von einzelnen Patientenmerkmalen für eine gezielte glucosesenkende Behandlung fehlen. Für eine optimale Auswahl analysierten die Autoren eines Vorhersagemodells neun klinische Patientenmerkmale und Labordaten, die meist aus Routineuntersuchungen greifbar sind:
- Aktuelles Alter
- Dauer der Diabeteserkrankung
- Geschlecht
- HbA1C zu Studienbeginn
- Body Mass Index
- Geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR)
- HDL-Cholesterin
- Gesamtcholesterin
- Alaninaminotransferase
Sie bezogen die Daten aus randomisierten Medikamentenstudien bei Typ-2-Diabetes in ihre Auswertung ein, in denen eine glukosesenkende Reaktion von spezifischen Merkmalen abzuleiten war. Das Ziel: Eine Vorhersage der relativen glykämischen Wirksamkeit von Dipeptidylpeptidase-4(DPP-4)-Inhibitoren, Glucagon-like-Peptide-1(GLP-1)-Rezeptoragonisten, Natrium-Glucose-Cotransporter-2(SGLT2)-Inhibitoren, Sulfonylharnstoffen und Thiazolidindionen.
Nutzen wurde in Kohorte validiert
Als Maß für die glykämische Wirksamkeit wählten die Autoren den mittleren HbA1C-Wert zwölf Monate nach Beginn der Arzneimittelbehandlung. Zur Validierung diente eine britische Beobachtungskohorte aus Typ-2-Diabetikern zwischen 18 und 79 Jahren, die erstmals einen der fünf Glucosesenker anwendeten. Hieraus ergaben sich 212.166 initiative Verordnungen, davon entsprachen 32.305 (15,2%) der laut Modell optimalen Therapie.
Der 12-Monats-HbA1C zeigte in der mit dem Modell übereinstimmenden Kohorte einen Vorteil von etwa 5 mmol/mol und eine seltenere Notwendigkeit für eine zusätzliche glucosesenkende Therapie. In dieser Gruppe wurde zudem ein um 38% niedrigeres 5-Jahres-Risiko für eine glykämische Entgleisung, definiert als HbA1C von mindestens 69 mmol/mol, beobachtet (adjustierte Hazard Ratio [aHR] 0,62; 95%-Konfidenzintervall [KI] 0,59–0,64). Bezüglich der 5-Jahres-Gesamtmortalität gab es kaum einen Unterschied (aHR 0,95; 95%-KI 0,83–1,09), jedoch ergab sich für die modellkonforme Medikation ein geringeres Risiko für schwerwiegende unerwünschte kardiale Ereignisse (aHR 0,85; 95%-KI 0,76–0,95), Nierenprogression (aHR 0,71; 95%-KI 0,64–0,79) und mikrovaskuläre Komplikationen (aHR 0,86; 95%-KI 0,78–0,96).
Für Frauen bitte GLP-1-Rezeptoragonisten
Das Merkmal mit dem am meisten ausschlaggebenden Zusammenhang war das Geschlecht, insbesondere ergab sich ein deutlicher Zusammenhang zwischen Frauen und GLP-1-Rezeptoragonisten als optimale Therapie.
GLP-1-Rezeptoragonisten wurden insgesamt im Wirkstoffvergleich vom Modell am häufigsten als voraussichtlich optimal wirksam eingeordnet (33,4%), gefolgt von SGLT-2-Inhibitoren (28,9%), Sulfonylharnstoffen (27,6%) und Thiazolidindionen (10,0%). Die Vorhersage für DPP-4-Inhibitoren als beste Option lag mit nur zwölf Fällen (<0,01%) weit hinten.
Einfache und effektive Entscheidungshilfe
Die Senkung des Blutzuckerspiegels als Hauptziel der Diabetesbehandlung ist entscheidend für die Symptomlinderung und die Prävention langfristiger mikrovaskulärer und makrovaskulärer Schäden inklusive Myokardinfarkt und frühzeitigem Tod. Das Potenzial einer modellgestützten Wirkstoffauswahl zur Verbesserung der glykämischen Kontrolle ist laut Studienautoren groß. Denn je wirksamer die Erstmedikation, desto länger sind weitere glukosesenkende Präparate entbehrlich.
Allerdings erfolgte in der klinischen Praxis in England seit 2019 nur bei 18% der Therapieeinleitungen für Typ-2-Diabetes eine Behandlung, die dem Vorhersage-Optimum entspricht. Die Nutzung der Modellvorhersage, die auf zumeist routinemäßig erhobenen Daten beruht, könnte hier einfach und kostengünstig Verbesserung erzielen.
Der Modellrechner für die fünf Wirkstoffklassen ist online verfügbar.
Quelle
Dennis JM, et al. A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study. Lancet 2025;408:701–14.
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