Biomarkör i blod förutspår typ 2-diabetes

En stor studie ledd från Lunds universitet har identifierat ett protein i blodet som kan förutse typ 2-diabetes upp till fyra år innan symtom visar sig. Studien är publicerad i Nature Communications.

Typ 2-diabetes är en ökande global epidemi, sex procent av världens befolkning lider av sjukdomen. Patienter med typ 2-diabetes diagnostiseras i dag bara utifrån förhöjda blodglukosnivåer, ”högt blodsocker”. Risken att utveckla typ 2-diabetes kan ofta minskas genom att gå ned i vikt, äta hälsosamt och motionera. Tidigt upptäckt kan även bidra till att minska följdsjukdomar relaterade till diabetes.

– Vi fann att högre nivåer av proteinet follistatin i blodcirkulationen är förknippade med om en person kommer att utveckla typ 2-diabetes eller inte, oberoende av andra kända riskfaktorer såsom ålder, BMI (body mass index), kost eller fysisk aktivitet. Fynden baseras på vår studie då vi följt 5 400 personer upp till 19 år före diagnos på två olika platser i Sverige och Finland, säger Yang De Marinis, forskare vid Lunds universitet och ansvarig för studien.

Studien beskriver även vad som händer i kroppen när nivån av follistatin i blodcirkulationen blir för hög. Follistatin är ett protein som huvudsakligen utsöndras från levern och är involverad i ämnesomsättningen. I kliniska och cellbiologiska studier fann forskarna att follistatin främjar nedbrytningen av fett i fettväven vilket leder till insulinresistens i levern. Detta ökar i sin tur risken för fettlever och typ 2-diabetes.

För att undersöka vad som reglerar follistatinnivån i blodet utförde forskarna en så kallad genomvid associationsstudie (GWAS), en kartläggning av samtliga gener, på omkring 5 000 individer från Sverige, Storbritannien och Italien. De fann att nivån av follistatin regleras av proteinet GCKR (glucokinase regulatory protein) som associeras med flera metabola egenskaper.
– Studien visar att follistatin har potential att bli den första biomarkören som kan förutse framtida typ 2-diabetes, och den ger oss en viktig pusselbit i förståelsen för mekanismerna som leder till sjukdomen, säger Yang De Marinis.

Nästa steg är att omsätta resultaten i klinisk användning. Ett diagnosverktyg baserat på artificiell intelligens (AI) håller på att utvecklas av Lundoch Diagnostics, ett nystartat bioteknikföretag som ägs av Yang De Marinis. Företaget har ansökt om patent för att få ensamrätt till uppfinningen och kunna ta verktyget till den globala marknaden. Förhoppningen är att verktyget ska avläsa biomarkörer med hjälp av AI-algoritmer i ett enkelt blodprov, och resultera i en risk score som kan användas för att bedöma en patients framtida risk att utveckla typ 2-diabetes.
– Upptäckten ger oss en möjlighet att vidta åtgärder för att förhindra utvecklingen av typ 2-diabetes. Vår forskning kommer att fortsätta mot detta mål, avslutar Yang De Marinis.

Publikationen:
Elevated circulating follistatin associates with an increased risk of type 2 diabetes, Nature Communications November 10, 2021:
https://doi.org/10.1038/s41467-021-26536-w

Finansiering:
Forskningen har möjliggjorts med medel från oss på Diabetes Wellness Sverige samt Vetenskapsrådet, Exodiab, Stiftelsen för strategisk forskning, European foundation for the study of diabetes, Hjelt foundation, Hjärt-Lungfonden och Novo Nordiskfonden. Studien har även finansierats av Innovative Medicines Initiative (BEAT-DKD och RHAPSODY) som får stöd från EU:s Horizon 2020.

Deklaration av bindningar:
Lundoch Diagnostics Ltd (www.lundoch.com) har ansökt om patent för att använda follistatin för att förutse typ 2-diabetes. Ansökan är i nationell fas i Europa, USA, Kina, Kanada, Japan, Australien, Brasilien, Indonesien, Mexico och Sydkorea. Yang De Marinis är vd för företaget.

Om studien:
Ämne: Endokrinologi
Forskningsområde: Grundforskning, klinisk forskning, epidemiologisk forskning
Studiedesign: Forskarinitierad studie, orsak-verkan-samband, statistiska samband
Experiementell undersökning: In vitro, in vivo
Observationsstudie: Longitudinell, kohortstudieAntal grupper i studien: Fyra befolkningsgrupper (MDC-CC, n=4239; IMI-DIRECT-METSIM, n=1079; TDFS, n=210; SUMMIT-VIP, n=885)

Källa: Lunds universitet