Fünf Blut-Biomarker sagen Multimorbidität bei älteren Erwachsenen über alle Messgrößen hinweg voraus

Multimorbidität – das gleichzeitige Vorhandensein von zwei oder mehr chronischen Erkrankungen – betrifft bis zu 90 % der Erwachsenen über 60 und ist ein wesentlicher Treiber von Behinderung, kognitivem Abbau und vorzeitigem Tod. Trotz ihrer Häufigkeit sind die biologischen Mechanismen, die erklären, warum manche Menschen Krankheiten schneller anhäufen oder bestimmte Krankheitscluster entwickeln, nach wie vor kaum verstanden. Diese Studie stellt eine der bislang umfassendsten Biomarker-Untersuchungen zur Multimorbidität dar und umfasst entzündliche, metabolische, vaskuläre und neurodegenerative Signalwege.

Das Forschungsteam analysierte zu Studienbeginn 54 Blutbiomarker bei 2.247 Teilnehmenden der Swedish National Study on Aging and Care in Kungsholmen (SNAC-K), einer bevölkerungsbasierten Längsschnittstudie mit Erwachsenen ab 60 Jahren (Durchschnittsalter 72,7 Jahre, 61,5 % weiblich). Multimorbidität wurde anhand von drei komplementären Maßen erfasst: der Gesamtzahl der Erkrankungen zu Studienbeginn, fünf durch latente Klassenanalyse (LCA) identifizierten Multimorbiditätsmustern sowie der 15-jährigen longitudinalen Rate der Krankheitszunahme. Zur Identifikation der aussagekräftigsten Biomarker für jedes Maß wurde LASSO-Regression eingesetzt.

Fünf Biomarker erwiesen sich als konsistent und positiv mit allen Multimorbiditätsmaßen assoziiert: Growth Differentiation Factor 15 (GDF-15), HbA1c, Cystatin C, Leptin und Insulin. Diese spiegeln zelluläre Stressreaktionen, glykämische Dysregulation, Nierenfunktion und metabolische Signalübertragung wider – und unterstreichen damit die metabolische Störung als zentralen, übergreifenden Treiber der Multimorbidität. Die fünf mittels LCA abgeleiteten Krankheitscluster umfassten ein unspezifisches Muster, ein neuropsychiatrisches Muster, ein psychiatrisch-respiratorisches Muster, ein Muster aus sensorischen Beeinträchtigungen und Anämie sowie ein kardiometabolisches Muster. Über die gemeinsamen fünf Biomarker hinaus zeigte jedes Muster zusätzliche spezifische Biomarker-Assoziationen, was darauf hindeutet, dass unterschiedliche biologische Substrate zu verschiedenen Krankheitskombinationen beitragen. Eine schnellere longitudinale Krankheitszunahme war unabhängig voneinander mit erhöhter Gamma-Glutamyltransferase (Leberstress/oxidativer Schaden) und niedrigerem Albumin (Ernährungsstatus und systemische Entzündung) assoziiert.

Die longitudinalen Befunde wurden extern an 522 Teilnehmenden der Baltimore Longitudinal Study of Aging (BLSA) validiert, wo die Vorhersagegenauigkeit vergleichbar war – dies stärkt das Vertrauen in die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf unterschiedliche alternde Bevölkerungsgruppen. Diese Validierung anhand zweier Kohorten stellt eine bemerkenswerte methodische Stärke dar.

Die Befunde stehen im Einklang mit der Geroscience-Hypothese – wonach die gezielte Beeinflussung gemeinsamer Alterungsmechanismen (anstelle einzelner Erkrankungen) Multimorbidität verhindern oder verzögern könnte. Die Identifikation modifizierbarer metabolischer Biomarker wie HbA1c, Insulin und Leptin als universelle Treiber weist auf konkrete Interventionsziele hin. Das Beobachtungsdesign schließt jedoch kausale Schlussfolgerungen aus, und die untersuchten Kohorten bestehen überwiegend aus älteren, städtischen Europäerinnen und Europäern, was die Übertragbarkeit auf andere ethnische oder sozioökonomische Gruppen einschränken kann.