NEW YORK (Reuters Health) – die Risiko-Datensätze

derzeit verfügbaren genetischen tun nicht verbessert klinische Daten und

biologische vorherzusagen, ob eine asymptomatische Person hohe läuft

Risiko der Entwicklung von Diabetes Mellitus Typ 2 (T2DM), laut

eine neue Studie zeigt.

Der Arzt Pedro Marques-Vidal, Universitätsklinik der

Lausanne, Schweiz, und Autor der Studie, sagte Reuters Gesundheit:

“Eine (genetische Kennzeichen) ist nicht erforderlich, zum Auswerten der

“

Risiko für Diabetes (…) “Wenn es eine gute Bilanz gibt

klinische oder biologische, besteht keine Notwendigkeit zur Untersuchung der genetischen

des Patienten”.

In ihrer Studie veröffentlicht im Journal of Clinical

Endokrinologie und Stoffwechsel, der Arzt Marques-Vidal und seine

Kollegen bewertet sechs Datensätze in 2.824 genetisches Risiko

nicht-Diabetiker, mit einem Durchschnitt von 52 Jahren, Männer und Frauen

waren die Teilnahme an einer größeren Studie.

Hatte vier Risiko Protokolle veröffentlicht worden

zuvor, während die Forscher erstellt ein Fünftel

kombinieren alle Polymorphismen single Nukleotid (SNP)

in vier veröffentlichte, Datensätze und eine sechste mit SNPs

diese Datensätze geteilt.

Während der Follow-up für durchschnittlich fünf Jahre,

207 Themen entwickelt T2DM. Eine Analyse von zwei Variablen

offenbart einen Unterschied zwischen teilnehmenden Diabetiker und nicht

Diabetiker nur für einen der Einträge. Einmal die

Experten für eine Aufzeichnung der klinischen Risiko Anpassungen und

biologische validierten, gefunden nicht Verbesserungen in Diskriminierung durch

jede Art von genetischen Muster.

“Das Problem ist, dass wir wirklich brauchen, um all dies zu beurteilen

“”

Informationen, gute genetische Medizin zu machen”, sagte

Marques Vidal in einem Interview.

Während die Informationen interessant zu verstehen, die

Mechanismen der Krankheit und schließlich neu entwickeln

-Behandlungen, “in der klinischen Praxis, im Moment sind sehr

“”

wenig Interesse”, den Autor hinzugefügt.

Quelle: Zeitschrift für Klinische Endokrinologie und Stoffwechsel,

Online

24.

April 2012