Wissenschaftler haben ein neues Berechnungsmodell entwickelt, das die graduelle Langzeit-Progression des metabolischen Syndroms bei Mäusen bestimmen kann. Das Modell wurde von Yvonne Rozendaal der Eindhoven University of Technology in den Niederlanden und ihren Kollegen entworfen und in dem Journal PLOS Computational Biology präsentiert.
Das metabolische Syndrom ist eine Ansammlung mehrerer Faktoren: Übergewicht, Insulinresistenz, erhöhte Lipidwerte im Blut und hoher Blutdruck. Eine Person mit dem metabolischen Syndrom hat ein erhöhtes Risiko für kardiovaskuläre Erkrankungen, Typ-2-Diabetes und eine nicht-alkoholische Fettleber. Ein Berechnungsmodell des metabolischen Syndroms kann neue Einblicke in diese Entwicklung bieten. Vorherige Modellbildungsbemühungen konnten jedoch die volle graduelle Progression und Komplexität der Krankheit nicht abdecken.
In der neuen Studie entwickelten Rozendaal und ihre Kollegen ein neues Berechnungsmodell, das Glukose, Lipid und den Cholesterinmetabolismus beschreibt - zentrale Faktoren des metabolischen Syndroms. Eine vorher entwickelte Simulationsmethode wurde auf dieses Modell angewandt und ermöglichte die genaue Vorhersage der graduellen Langzeitentwicklung der Krankheit. Die Wissenschaftler führten dann das Modell anhand realer Daten durch, wozu Mäuse mit Nahrung gefüttert wurden, die zur Entwicklung des metabolischen Syndroms führt. Die Forscher stellten fest, dass ihr Berechnungsansatz die Progression des metabolischen Syndroms und auch die Entwicklung von Komorbiditäten wie Fettleber, bei Mäusen korrekt voraussagte. Das Modell deckte außerdem die unerwartete Existenz zweier Krankheits-Subtypen auf: Mäuse mit erhöhten Lipidwerten und ohne. Es sagte korrekt die zugrundeliegenden metabolischen Unterschiede voraus, die die zwei Subtypen erklären könnten, die durch experimentelle Daten bestätigt wurden.
"Unser Model ist ein wichtiger Schritt, um die Entwicklung des metabolischen Syndroms zu verstehen. Es bietet Möglichkeiten, Strategien zu identifizieren, um der Krankheit und ihren Komorbiditäten vorzubeugen", hält Rozendaal fest. "Unsere Rahmenarbeit kann also angewandt werden, um die Langzeit-Entwicklung anderer komplexer, fortschreitender Krankheiten zu untersuchen."