{"id":11352,"date":"2021-10-13T09:39:40","date_gmt":"2021-10-13T09:39:40","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/diabetes-mit-ganzkoerper-mrt-erkennen\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:40","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:40","slug":"diabetes-mit-ganzkoerper-mrt-erkennen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/diabetes-mit-ganzkoerper-mrt-erkennen\/","title":{"rendered":"Diabetes mit Ganzk\u00f6rper-MRT erkennen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mit einer Ganzk\u00f6rper-Magnetresonanztomographie (MRT) l\u00e4sst sich Typ-2-Diabetes diagnostizieren. Das zeigt eine aktuelle Studie von Forschenden des Deutschen Zentrums f\u00fcr Diabetesforschung, des Instituts f\u00fcr Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen des Helmholtz Zentrums M\u00fcnchen an der Universit\u00e4t T\u00fcbingen, des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme und der Universit\u00e4tsklinik T\u00fcbingen. Sie nutzten Deep-Learning-Methoden und Daten von mehr als 2000 MRTs, um Patienten mit (Pr\u00e4-)Diabetes identifizieren zu k\u00f6nnen. Die Ergebnisse wurden jetzt im Fachjournal JCI Insight ver\u00f6ffentlicht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00dcbergewicht und viel K\u00f6rperfett erh\u00f6hen das Risiko eines Diabetes. Doch nicht jeder \u00fcbergewichtige Mensch erkrankt auch daran. Entscheidend ist, wo das Fett im K\u00f6rper gespeichert wird. Lagert sich Fett unter der Haut an, ist es harmloser als Fett in tieferen Bereichen des Bauches (das sog. viszerale Fett). Wie das Fett im K\u00f6rper verteilt ist, l\u00e4sst sich mit Ganzk\u00f6rper-Kernspintomographie gut darstellen. \u201eWir haben nun untersucht, ob man Typ-2- Diabetes auch anhand bestimmter Muster der K\u00f6rperfettverteilung im MRT diagnostizieren k\u00f6nnte\u201c, erl\u00e4utert Letzt-Autor <a href=\"mailto:robert.wagner@uni-tuebingen.de\">Prof. Robert Wagner<\/a> den Ansatz der Forschenden.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Deep Learning mit \u00fcber 2000 MRT-Aufnahmen trainiert<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um solche Muster zu erkennen, nutzten die Forschende k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). Sie trainierten Deep-Learning-Netzwerke (maschinelles Lernen) mit Ganzk\u00f6rper-MRT-Aufnahmen von 2000 Menschen, die sich auch einem Screening mit oralem Glukosetoleranz-Test (abgek\u00fcrzt oGTT) unterzogen hatten. Mit dem oGTT, auch Zuckerbelastungstest genannt, lassen sich ein gest\u00f6rter Glukosestoffwechsel nachweisen und ein Diabetes diagnostizieren. So lernte die KI, Diabetes zu detektieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Fettansammlung im Unterbauch wichtiger Hinweis auf Diabetesentstehung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eEine Analyse der Modellergebnisse ergab, dass eine Fettansammlung im unteren Abdomen bei der Diabetesdetektion eine entscheidende Rolle spielt\u201c, berichtet Wagner. Weitere zus\u00e4tzliche Analysen zeigten zudem, dass auch ein Teil der Menschen mit einer Vorstufe des Diabetes (Pr\u00e4diabetes) sowie Menschen mit einem Diabetes-Subtyp, der zu Nierenerkrankungen f\u00fchren kann, \u00fcber MRT-Aufnahmen identifiziert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Forschenden arbeiten nun daran, die biologische Steuerung der K\u00f6rperfettverteilung zu entschl\u00fcsseln. Ein Ziel ist es, durch neue Methoden wie dem Einsatz von KI die Ursachen des Diabetes zu identifizieren, um bessere Vorsorge- und Therapiem\u00f6glichkeiten zu finden.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11696,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[245],"class_list":["post-11352","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Diabetes mit Ganzk\u00f6rper-MRT erkennen - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/diabetes-mit-ganzkoerper-mrt-erkennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Diabetes mit Ganzk\u00f6rper-MRT erkennen - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Mit einer Ganzk\u00f6rper-Magnetresonanztomographie (MRT) l\u00e4sst sich Typ-2-Diabetes diagnostizieren. 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