„Bei Diabetes könnten mehrere Risikofaktoren die Entstehung von Long- und Post-COVID begünstigen“

Wie häufig tritt Long/Post-COVID bei Menschen mit Diabetes auf, und welche Faktoren begünstigen die Entstehung? Gibt es dabei Unterschiede zwischen Männern und Frauen? Diesen Fragen geht das Forschungsprojekt LongCovid-Diab der Plattform LongCARE nach. Geleitet wird LongCovid-Diab von Professorin Andrea Icks vom Deutschen Diabetes-Zentrum (DDZ), Leibniz Institut für Diabetesforschung an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. Sie bearbeitet das Projekt zusammen mit ihrem Team rund um Dr. Maria Narres, Dr. Tatjana Kvitkina und PD Dr. Heiner Claessen. Die Projektergebnisse sollen dazu beitragen, gefährdete Gruppen zu identifizieren und die Versorgung gezielter zu gestalten. 

Was ist das Hauptziel des Projekts LongCovid-Diab und warum ist die Untersuchung von Long COVID bei Menschen mit Diabetes besonders wichtig? 

Andrea Icks: Das Hauptziel dieses Projekts ist es, detaillierte Erkenntnisse über die Neuerkrankungshäufigkeit (Inzidenz) und den zeitlichen Verlauf von Long/Post-COVID bei Menschen mit Diabetes im Vergleich zu Menschen ohne Diabetes zu gewinnen. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Identifikation von Risikofaktoren für die Entwicklung von Long/Post-COVID.
Die Untersuchung von Long COVID bei Menschen mit Diabetes ist aus mehreren Gründen besonders wichtig: Der Diabetes mellitus ist eine Volkskrankheit. In Deutschland leben aktuell ca. 10 Millionen Menschen mit Diabetes. Es ist bekannt, dass Menschen mit Diabetes ein höheres Risiko für einen schweren Verlauf einer COVID-19-Infektion aufweisen. Allerdings besteht weiterhin Unklarheit bezüglich der Assoziation zwischen Diabetes und Long/Post-COVID. Da es sich bei der Kombination von Long/Post-COVID und Diabetes um ein multifaktorielles, komplexes Krankheitsbild handelt, ist es in erster Linie relevant abzuschätzen, wie häufig Long/Post-COVID in Kombination mit Diabetes vorkommt, wer dabei besonders gefährdet ist, mit welchen langfristigen Folgen von Long/Post-COVID zu rechnen ist und wie die Versorgungssituation aussieht.

Wie unterscheidet sich das Risiko, an Long/Post-COVID zu erkranken, zwischen Menschen mit Diabetes und Menschen ohne Diabetes? 

Diese Frage ist die zentrale Fragestellung des vorliegenden Projekts. Aktuell laufen die Vorbereitungen für die Auswertung der Daten. 

Welche Risikofaktoren könnten die Entstehung von Long/Post-COVID bei Menschen mit Diabetes begünstigen?

Wir vermuten, dass mehrere Risikofaktoren die Entstehung von Long/Post-COVID bei Menschen mit Diabetes begünstigen könnten. Im Rahmen unseres Projekts werden folgende potenzielle Risikofaktoren untersucht, etwa soziodemografische Risikofaktoren wie Alter, Geschlecht und Wohnort. Bei den klinischen Risikofaktoren fokussieren wir uns auf das Vorliegen von Komorbiditäten wie die koronare Herzkrankheit (KHK), die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD), Asthma, Adipositas und Depression.

Wie werden die Ihnen vorliegenden Patientendaten genutzt, um die Häufigkeit und die langfristigen Folgen von Long/Post-COVID zu untersuchen?

Die Analysen im Rahmen des vorliegenden Projekts werden auf Basis von Daten des Forschungsdatenzentrums Gesundheit (FDZ) durchgeführt. Als Datenhalter erhält das FDZ jährlich in pseudonymisierter Form die Abrechnungsdaten aller gesetzlich Krankenversicherten vom GKV-Spitzenverband. Demzufolge besteht unsere Studienpopulation aus ca. 74 Millionen gesetzlich krankenversicherten Personen, was etwa 90 Prozent der deutschen Gesamtbevölkerung entspricht. Die GKV-Daten enthalten umfassende Informationen zur stationären und ambulanten Versorgung, darunter zu Diagnosen, Verordnungen und einigen soziodemografischen Faktoren wie Alter, Geschlecht und Wohnort, mit kontinuierlicher Nachverfolgung.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei der Identifizierung von Risikofaktoren und der Analyse der Gesundheitsdaten?

Zunächst werden wir die Analysen mit klassischen statistischen Methoden auswerten. Möglicherweise werden wir ergänzend Methoden des Machine Learning verwenden.

Wie könnten die Ergebnisse des Projekts dazu beitragen, die medizinische Versorgung und Beratung von Menschen mit Diabetes und Long/Post-COVID zu verbessern?

Die gewonnenen Erkenntnisse können zunächst aufzeigen, in welchem Maße Menschen mit Diabetes stärker von Long/Post-COVID betroffen sind. Aus der Analyse potenzieller Risikofaktoren lassen sich möglicherweise besonders betroffene Gruppen ableiten, beispielsweise Menschen mit Diabetes und Komorbiditäten. Besonders wichtig ist uns, potenzielle Unterschiede zwischen Männern und Frauen aufzuzeigen, damit eine spezifische Versorgung erfolgen kann.