SPINA-GR

SPINA-GR ist ein berechneter Biomarker für die Insulinsensitivität.^[1] Er ist ein Maß für die Verstärkung des Insulinrezeptors.

Die Berechnungsmethode beruht auf einem zeitdiskreten mathematischen Modell der Insulin-Glukose-Homöostase, das auf der MiMe-NoCoDI-Plattform für die Modellierung endokriner Regelkreise aufbaut^[2].

${\displaystyle {\widehat {G}}_{R}}$ ist von einem mathematischen Modell der Insulin-Glukose-Homöostase und grundlegenden physiologischen Prinzipien hergeleitet^[3].^[4] Für diagnostische Zwecke wird der Parameter mit:

${\displaystyle {\widehat {G}}_{R}={\frac {{G}_{1}P(\infty )({D}_{R}+\left[I\right](\infty ))}{{G}_{E}\left[I\right](\infty )[G](\infty )}}-{\frac {{D}_{R}}{{G}_{E}[I](\infty )}}-{\frac {1}{{G}_{E}}}}$^[1]

aus Insulin- und Glukosekonzentrationen berechnet. Dabei bedeuten:

[I](∞): Nüchtern-Plasmakonzentration für Insulin (μU/ml)
[G](∞): Nüchtern-Blutzucker (mg/dl)
G₁: Parameter für die Pharmakokinetik (154,93 s/l)
D_R: EC₅₀ für Insulin an seinem Rezeptor (1,6 nmol/l)
G_E: Effektorverstärkung (50 s/mol)
P(∞): Konstitutive endogene Glukoseproduktion (150 µmol/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.

Verglichen mit gesunden Versuchspersonen ist SPINA-GR bei Personen mit Prädiabetes und Diabetes mellitus signifikant reduziert. Der Parameter korreliert mit dem M-Wert in Glucose-Clamp-Untersuchungen, der Hautfaltendicke im Trizepsbereich und unter dem Schulterblatt sowie (besser als HOMA-IR und QUICKI) mit der Zwei-Stunden-Glukosekonzentration und dem Glukoseanstieg im oralen Glukosetoleranztest (oGTT), dem Taillen-Hüft-Verhältnis, dem Körperfettgehalt (gemessen mittels DXA) und der HbA1c-Fraktion.^[1]

Sowohl in der FAST-Studie, einer Fall-Kontroll-Studie an 300 Personen aus Deutschland, als auch in der NHANES-Studie hat SPINA-GR klarer zwischen Personen mit und ohne Diabetes mellitus differenziert als HOMA-IR, HOMA-IS und QUICKI.^[5]

Zusammen mit der Sekretionsleistung der Betazellen (SPINA-GBeta) liefert SPINA-GR die Grundlage für die Definition eines statischen Dispositionsindex der Insulin-Glukose-Homöostase (SPINA-DI).^[5]

In Kombination mit SPINA-GBeta und Whole-Exom-Sequenzierung hat die Berechnung von SPINA-GR 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.^[6]

In schlanken Personen ist SPINA-GR signifikant höher als in Populationen mit adipösen Personen.^[1] In verschiedenen Populationen korrelierte SPINA-GR 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.^[5]

Bei Acne inversa, einer entzündlichen Hauterkrankung, ist SPINA-GR reduziert. Wenn diese Reduktion nicht durch eine erhöhte Betazellfunktion kompensiert wird, fällt notwendigerweises der statische Dispositionsindex (SPINA-DI) ab, so dass sich ein Diabetes mellitus entwickelt^[7].

In einer Längsschnittauswertung der NHANES-Studie, einer großen Stichprobe der US-amerikanischen Bevölkerung, über 10 Jahre sagte ein reduzierter statischer Dispositionsindex (SPINA-DI), berechnet als Produkt aus SPINA-GBeta und SPINA-GR, die Mortalität jeglicher Ursache voraus^[8].

• SPINA-GBeta
• SPINA-GD
• SPINA-GT

1. ↑ ^{a b c d} 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. ↑ Moisés Santillán: Quantitative Insights into Glucose Regulation: A Review of Mathematical Modeling Efforts. In: Dynamics of Physiological Control. 2025, S. 125–148, doi:10.1007/978-3-031-82396-1_7 (englisch). 
3. ↑ Maghnia Hamou-Maamar: Mathematical Modeling in Diabetes Care and Innovation. In: Computational Mathematics and Modelling for Diabetes. 2025, S. 167–190, doi:10.1007/978-981-96-1925-2_4 (englisch). 
4. ↑ 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. 
5. ↑ ^{a b c d e} 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). 
6. ↑ 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, doi:10.3389/fendo.2024.1258982, PMID 38444585, PMC 10913019 (freier Volltext) – (englisch). 
7. ↑ Nessr Abu Rached, Johannes W. Dietrich, Lennart Ocker, Eggert Stockfleth, Yannik Haven, Daniel Myszkowski, Falk G. Bechara: Endotyping Insulin–Glucose Homeostasis in Hidradenitis Suppurativa: The Impact of Diabetes Mellitus and Inflammation. In: Journal of Clinical Medicine. 14. Jahrgang, Nr. 7, 21. März 2025, S. 2145, doi:10.3390/jcm14072145, PMID 40217596. 
8. ↑ Johannes W. Dietrich: P4-Endokrinologie – Kybernetische Perspektiven eines neuen Ansatzes. In: Leibniz Online. 54. Jahrgang, 2024, doi:10.53201/LEIBNIZONLINE54 (leibnizsozietaet.de [PDF]).