Typ-2-Diabetes wird über Blutwerte diagnostiziert – doch die entscheidenden Veränderungen spielen sich im Pankreasgewebe ab, wo sie unter dem Mikroskop kaum sichtbar sind. Ein Forschungsteam des Deutschen Diabetes-Zentrums (DDZ) und weiterer DZD-Institute hat erstmals gezeigt, dass erklärbare Künstliche Intelligenz (KI) diese verborgenen Gewebemuster zuverlässig erkennen und biologisch interpretieren kann. Die Erkenntnisse eröffnen neue Wege für das Verständnis der Krankheitsmechanismen – und damit für künftige Therapieansätze.
Die Diagnose Typ-2-Diabetes stützt sich auf Blutglukosewerte und Parameter wie HbA1c – bewährte, aber letztlich funktionelle Maße, die vor allem die Folgen der Erkrankung abbilden. Was sich strukturell im Gewebe der Bauchspeicheldrüse abspielt, entzieht sich der klinischen Routine weitgehend. Für Behandelnde ist dieses „unsichtbare Geschehen” dennoch hochrelevant: Je besser die strukturellen Grundlagen des Typ-2-Diabetes verstanden werden, desto gezielter können zukünftige Therapien entwickelt werden. Eine jetzt in Nature Communications publizierte Studie eines deutschen Forschungskonsortiums liefert dazu wegweisende neue Erkenntnisse – mithilfe erklärbarer Künstlicher Intelligenz.
Das Problem: Sichtbare Folgen, unsichtbare Ursachen
In den Langerhans-Inseln der Bauchspeicheldrüse arbeitet ein komplexes System hormonproduzierender Zellen zusammen: Beta-Zellen produzieren Insulin, Alpha-Zellen das blutglukosesteigernde Glukagon, Delta-Zellen regulieren die Ausschüttung beider Hormone. Ergänzt wird dieses Netzwerk durch Blutgefäße, Bindegewebe, Fettzellen und Nervenfasern. Bei Typ-2-Diabetes gilt der Funktionsverlust der Beta-Zellen als zentrales Ereignis – doch das Gesamtbild ist weitaus komplexer.
Das Hauptproblem für die Forschung: Unter dem Mikroskop sind die Gewebeveränderungen bei Typ-2-Diabetes kaum zu erkennen. Die Zellzusammensetzung und -anordnung der Langerhans-Inseln variiert von Person zu Person erheblich, was eine systematische Auswertung konventioneller Methoden erschwert. Genau hier setzt die neue Studie an.
Erklärbarer KI-Ansatz: Präzision trifft Transparenz
Das Forschungsteam – bestehend aus Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Deutschen Diabetes-Zentrums (DDZ) in Düsseldorf, des Paul-Langerhans-Instituts am Universitätsklinikum Dresden, des Instituts für Diabetesforschung und Metabolische Erkrankungen am Universitätsklinikum Tübingen sowie des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) und von Helmholtz Imaging – nutzte einen der bislang umfangreichsten Datensätze dieser Art: 100 Gewebeproben aus Dresden und Tübingen, gewonnen von Personen, die aus unterschiedlichen medizinischen Gründen an der Bauchspeicheldrüse operiert worden waren.
Auf dieser Grundlage wurde mittels maschinellen Lernens ein Modell trainiert, das Gewebeschnitte von Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes mit hoher Genauigkeit unterscheiden kann. Der entscheidende Mehrwert des Ansatzes liegt in seiner Erklärbarkeit: Das System markiert jene Bildbereiche, die seine Entscheidung maßgeblich beeinflussen. Diese markierten Regionen können anschließend biologisch ausgewertet und statistisch geprüft werden – ein wichtiger Schritt weg von der „Black Box” hin zu interpretierbaren, wissenschaftlich verwertbaren Ergebnissen.
Neue Befunde: Das gesamte Netzwerk ist betroffen
Die Analysen erbrachten mehrere bemerkenswerte Befunde, die das bisherige Bild der Typ-2-Diabetes-Pathologie erweitern:
- Veränderte Zellverteilung: Nicht nur Beta-Zellen zeigen Veränderungen. Auch Alpha- und Delta-Zellen treten bei Typ-2-Diabetes in veränderter Position und Verteilung innerhalb der Langerhans-Inseln auf.
- Kleinere Langerhans-Inseln: Die Inseln sind bei Menschen mit Typ-2-Diabetes insgesamt kleiner – ein Strukturmerkmal, das durch die KI-Analyse systematisch quantifizierbar wird.
- Fettzellen in Inselnähe: Ein besonders relevanter Befund betrifft die räumliche Verteilung von Fettzellen im Pankreasgewebe. Bei Menschen mit Typ-2-Diabetes befinden sich Fettzellen häufiger in direkter Nachbarschaft der Langerhans-Inseln.
„Diese Nähe könnte die Funktion der hormonproduzierenden Langerhans-Inseln beeinflussen. Die Erkenntnisse liefern uns konkrete Ansatzpunkte für weitere Untersuchungen.”
Prof. Robert Wagner,
Leiter der Arbeitsgruppe Klinisches Studienzentrum am DDZ und Initiator des Projekts
Prof. Michele Solimena, Professor für Molekulare Diabetologie am Universitätsklinikum Dresden und Sprecher des Paul Langerhans Instituts, betont die systemische Perspektive: „Das Forschungsprojekt zeigt, dass wir nicht nur einzelne Zellen, sondern das gesamte mikroskopische Netzwerk der Bauchspeicheldrüse betrachten müssen, um Diabetes besser zu verstehen.”
Offene Wissenschaft: Code öffentlich zugänglich
Ein weiterer Aspekt der Studie verdient besondere Beachtung: Das Forschungsteam stellt den vollständigen Code für Bildvorverarbeitung, Modelltraining und erklärende Analysen öffentlich zur Verfügung. Damit wird nicht nur Transparenz geschaffen, sondern anderen Arbeitsgruppen weltweit ermöglicht, die Methode weiterzuentwickeln und auf neue Fragestellungen anzuwenden. Dies entspricht den Grundsätzen offener Wissenschaft und könnte die Entwicklung ähnlicher Ansätze für andere Erkrankungen beschleunigen.
Einordnung für die Praxis
Für Behandelnde im diabetologischen Alltag ist die Studie in erster Linie ein Forschungsfortschritt ohne unmittelbare klinische Konsequenz. Mittelfristig könnte die systematische Charakterisierung struktureller Veränderungen im Pankreasgewebe jedoch dazu beitragen:
- Pathomechanismen besser zu verstehen, die über den Beta-Zell-Verlust hinausgehen – insbesondere die Rolle von Alpha- und Delta-Zellen sowie des periinsulären Fettgewebes.
- Neue therapeutische Zielstrukturen zu identifizieren, die bei der Entwicklung zukünftiger Medikamente oder Interventionsstrategien berücksichtigt werden können.
- Biomarker-Forschung voranzutreiben, indem strukturelle Gewebemuster mit klinischen Verläufen und Therapieansprechen verknüpft werden.
Die Studie unterstreicht eindrücklich, dass Typ-2-Diabetes nicht allein als Funktionsstörung der Beta-Zellen, sondern als systemische Erkrankung des gesamten pankreatischen Mikromilieus verstanden werden muss.
Originalpublikation: Klein L, Ziegler S, Gerst F, Morgenroth Y, Gotkowski K, Schöniger E, Heni M, Kipke N, Friedland D, Seiler A, Geibelt E, Yamazaki H, Häring HU, Wagner S, Nadalin S, Königsrainer A, Mihaljevic AL, Hartmann D, Fend F, Aust D, Weitz J, Jumpertz-von Schwartzenberg R, Distler M, Maier-Hein K, Birkenfeld AL, Ullrich S, Jäger PF, Isensee F, Solimena M, Wagner R. Explainable AI-based analysis of human pancreas sections identifies traits of type 2 diabetes. Nat Commun. 2026 Feb 9;17(1):1558. doi: 10.1038/s41467-026-69295-2. [Paper]
Quelle: Pressemitteilung des Deutschen Diabetes Zentrum vom 06.03.2026 : Erklärbare Künstliche Intelligenz erkennt Typ-2-Diabetes im Gewebe der Bauchspeicheldrüse
