SPINA-GBeta

SPINA-GBeta ist ein berechneter Biomarker für die Sekretionsleistung pankreatischer Betazellen[1]. Der Parameter drückt die maximale Menge an Insulin aus, die Betazellen pro Zeiteinheit (z. B. pro Sekunde) ausschütten können.

Ermittlung

${\widehat {G}}_{\beta }$ ist von einem mathematischen Modell der Insulin-Glukose-Homöostase hergeleitet[2]. Für diagnostische Zwecke wird der Parameter mit:

${\widehat {G}}_{\beta }={\frac {[I](\infty )({D}_{\beta }+\left[G\right](\infty ))}{{G}_{3}[G](\infty )}}$ [1]

aus Insulin- und Glukosekonzentrationen berechnet. Dabei bedeuten:

[I](∞): Nüchtern-Plasmakonzentration für Insulin (μU/ml)
[G](∞): Nüchtern-Blutzucker (mg/dl)
D_β: EC₅₀ für Glukose an den Betazellen (7 mmol/l)
G₃: Parameter für die Pharmakokinetik (58,8 s/l).

Referenzbereiche

Untergrenze	Obergrenze	Maßeinheit
0,64[3]	3,73[3]	pmol/s

Die Gleichungen und ihre Parameter sind kalibriert für erwachsene Menschen mit einer Körpermasse von 70 kg bzw. einem Blutplasmavolumen von etwa 2,5 Litern.

Klinische Wertigkeit

Validität

SPINA-GBeta korreliert signifikant mit dem M-Wert in Glucose-Clamp-Untersuchungen und (besser als HOMA-Beta) mit der Zwei-Stunden-Glukosekonzentration und dem Glukoseanstieg im oralen Glukosetoleranztest (oGTT), mit der subskapularen Hautfaltendicke, der Menge abdominellen Fettgewebes und der HbA1c-Fraktion.[1]

SPINA-GBeta hat den zusätzlichen Vorteil, dass es den HOMA-blinden Bereich, der die Berechnung von HOMA-Beta unmöglich macht, wenn die Glukosekonzentration bei 3,5 mmol/l bzw. 63 mg/dl oder darunter liegt, umgeht[4]. Anders als HOMA-Beta kann SPINA-Beta im gesamten Messbereich sinnvoll berechnet werden[1].

Reliabilität

Bei wiederholten Untersuchungen hat SPINA-GBeta eine höhere Wiederholpräzision als HOMA-Beta[1][3].

Klinischer Nutzen

In der FAST-Studie, einer Fall-Kontroll-Studie an 300 Personen aus Deutschland, hat SPINA-GBeta klarer zwischen Personen mit und ohne Diabetes mellitus differenziert als HOMA-Beta[3].

Wissenschaftliche Implikationen und andere Anwendungen

Zusammen mit der rekonstruierten Insulin-Rezeptorverstärkung (SPINA-GR) liefert SPINA-GBeta die Grundlage für die Definition eines statischen Dispositionsindex der Insulin-Glukose-Homöostase (SPINA-DI)[3].

In Kombination mit SPINA-GR und Whole-Exom-Sequenzierung hat die Berechnung von SPINA-GBeta geholfen, eine neue Variante des monogenetischen Diabetes (MODY) zu definieren, die durch eine primäre Insulinresistenz gekennzeichnet ist und von einer Missense-Mutation des Gens für den Ryanodin-Rezeptor Typ 2 (RyR2) (p.N2291D) herrührt[5].

Pathophysiologische Bedeutung

In verschiedenen Populationen korrelierte SPINA-GBeta mit der Fläche unter der Glukosekurve und den 2-Stunden-Konzentrationen für Glukose, Insulin und Proinsulin im oralen Glukosetoleranztest sowie den Konzentrationen für freie Fettsäuren, Ghrelin und Adiponektin sowie der HbA1c-Fraktion[3].

Siehe auch

Literatur

JW Dietrich, R Dasgupta, S Anoop, F Jebasingh, ME Kurian, M Inbakumari, BO Boehm, N Thomas: SPINA Carb: a simple mathematical model supporting fast in-vivo estimation of insulin sensitivity and beta cell function. In: Scientific Reports. 12. Jahrgang, Nr. 1, 21. Oktober 2022, S. 17659, doi:10.1038/s41598-022-22531-3, PMID 36271244, PMC 9587026 (freier Volltext) – (englisch).
Johannes W. Dietrich, Bernhard Böhm: Die MiMe-NoCoDI-Plattform: Ein Ansatz für die Modellierung biologischer Regelkreise. In: GMDS 2015; 60. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik. 27. August 2015, S. Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), doi:10.3205/15gmds058.
Johannes W. Dietrich, Assjana Abood, Riddhi Dasgupta, Shajith Anoop, Felix K. Jebasingh, R. Spurgeon, Nihal Thomas, Bernhard O. Boehm: A novel simple disposition index (SPINA-DI) from fasting insulin and glucose concentration as a robust measure of carbohydrate homeostasis. In: Journal of Diabetes. 2. Januar 2024, doi:10.1111/1753-0407.13525, PMID 38169110 (englisch).
E Cersosimo, C Solis-Herrera, ME Trautmann, J Malloy, CL Triplitt: Assessment of pancreatic β-cell function: review of methods and clinical applications. In: Current Diabetes Reviews. 10. Jahrgang, Nr. 1, Januar 2014, S. 2–42, doi:10.2174/1573399810666140214093600, PMID 24524730, PMC 3982570 (freier Volltext) – (englisch).
Vikas Bansal, Bernhard R. Winkelmann, Johannes W. Dietrich, Bernhard O. Boehm: Whole-exome sequencing in familial type 2 diabetes identifies an atypical missense variant in the RyR2 gene. In: Frontiers in Endocrinology. 15. Jahrgang, 20. Februar 2024 (englisch).

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[Dietrich_et_al_2022-1] JW Dietrich, R Dasgupta, S Anoop, F Jebasingh, ME Kurian, M Inbakumari, BO Boehm, N Thomas: SPINA Carb: a simple mathematical model supporting fast in-vivo estimation of insulin sensitivity and beta cell function. In: Scientific Reports. 12. Jahrgang, Nr. 1, 21. Oktober 2022, S. 17659, doi:10.1038/s41598-022-22531-3, PMID 36271244, PMC 9587026 (freier Volltext) – (englisch).

[2] Johannes W. Dietrich, Bernhard Böhm: Die MiMe-NoCoDI-Plattform: Ein Ansatz für die Modellierung biologischer Regelkreise. In: GMDS 2015; 60. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik. 27. August 2015, S. Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), doi:10.3205/15gmds058.

[Dietrich_JDiab_2024-3] Johannes W. Dietrich, Assjana Abood, Riddhi Dasgupta, Shajith Anoop, Felix K. Jebasingh, R. Spurgeon, Nihal Thomas, Bernhard O. Boehm: A novel simple disposition index (SPINA-DI) from fasting insulin and glucose concentration as a robust measure of carbohydrate homeostasis. In: Journal of Diabetes. 2. Januar 2024, doi:10.1111/1753-0407.13525, PMID 38169110 (englisch).

[4] E Cersosimo, C Solis-Herrera, ME Trautmann, J Malloy, CL Triplitt: Assessment of pancreatic β-cell function: review of methods and clinical applications. In: Current Diabetes Reviews. 10. Jahrgang, Nr. 1, Januar 2014, S. 2–42, doi:10.2174/1573399810666140214093600, PMID 24524730, PMC 3982570 (freier Volltext) – (englisch).

[Bansal_2024-5] Vikas Bansal, Bernhard R. Winkelmann, Johannes W. Dietrich, Bernhard O. Boehm: Whole-exome sequencing in familial type 2 diabetes identifies an atypical missense variant in the RyR2 gene. In: Frontiers in Endocrinology. 15. Jahrgang, 20. Februar 2024 (englisch).