T5.1/5.2 Use Cases "Ernährungsepidemiologie" und “Epidemiologie chronischer Erkrankungen”

Die Anwendungsfälle „Ernährungsepidemiologie“ und „Epidemiologie chronischer Erkrankungen“ wurden ausgewählt, um komplexe Expositions- und Outcome Daten im Forschungsbereich der Epidemiologie exemplarisch abzubilden. Die Komplexität in Ernährungsdaten resultiert in erster Linie aus einer großen Vielfalt an Ernährungserhebungsinstrumenten, die abhängig von den wissenschaftlichen Fragestellungen der Studien gewählt werden. Dadurch ergeben sich in und zwischen Ernährungsstudien stark variierende Methoden, die sich im Detailgrad der Datenerfassung (u.a. Häufigkeiten vs. Verzehrsmengen; Beobachtungszeiträume) deutlich unterscheiden können. Zum anderen lassen sich die unterschiedlichsten Dimensionen von Ernährungsdaten auswerten: So ist es möglich, die Daten in aggregierter Form wie Ernährungs- oder Mahlzeitenmuster zu untersuchen, auf Ebene von Lebensmittelgruppen oder einzelnen Lebensmitteln bis hin zur Berechnung der Aufnahme von Makro- und Mikronährstoffen. Für Daten zu chronischen Erkrankungen zeigt sich ein ähnlich komplexes Bild, das ebenfalls durch unterschiedliche Erhebungsmethoden (Selbstangabe bis hin zur ärztlichen Diagnose) und die Verwendung verschiedener Versionierungen der medizinischen Klassifikationsliste der Weltgesundheitsorganisation (ICD-10 vs. ICD-11) bedingt ist.

Auch die epidemiologischen Studien in Deutschland verfügen über sehr heterogene Forschungsdaten, wie die NAKO Gesundheitsstudie, EPIC-Potsdam, EPIC-Heidelberg, KORA oder SHIP. Die Bestrebungen zur Standardisierung und Harmonisierung der erhobenen Forschungsdaten sowie die direkte Implementierung der in NFDI4Health entwickelten Services bietet einen großen Vorteil für die epidemiologische Forschungslandschaft in Deutschland.

Anhand typischer Forschungsfragen für den jeweiligen Forschungsbereich arbeiten die Wissenschaftlerinnen der NFDI4Health Use Cases 5.1 “Ernährungsepidemiologie” und 5.2 “Epidemiologie chronischer Erkrankungen” in Pilotprojekten an der Entwicklung von Services zur Datenstandardisierung und -harmonisierung, die anschließend der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stehen sollen.

Die folgenden 3 Pilotprojekte zur Standardisierung und Harmonisierung von Forschungsdaten in epidemiologischen Studien werden derzeit durchgeführt:

1. Systematische Untersuchung der methodischen Limitationen bei der Ableitung von Ernährungsmustern

Kontakt: Dr. Franziska Jannasch

Obwohl in den letzten zwei Jahrzehnten zahlreiche Ernährungsmuster exploratorisch generiert wurden, gab es kaum eine vollumfängliche Untersuchung der methodischen Limitationen, wie der Einfluss verschiedener Energieadjustierungen oder verschiedener Granularitätslevel der Lebensmittelgruppierung auf die entstehenden Musterlösungen. Darüber hinaus ist es insbesondere für simplifizierte Ernährungsmuster, welche in multizentrischen Analysen Anwendung finden, wichtig zu untersuchen, wie sich verschiedene Cut-offs der Faktorladungen auf die Musterlösung und die Vergleichbarkeit zum Originalmuster auswirken.   

2. Zusammenhang zwischen der Zuckeraufnahme und der Körperzusammensetzung

Kontakt: Dr. Ines Perrar

Die Assoziation insbesondere der Aufnahme von zugesetztem und freien Zucker mit der Entwicklung von Übergewicht wird seit vielen Jahren diskutiert. Im Jahr 2022 veröffentlichte die EFSA ein Update zum „Tolerable Upper Intake Level“ der Zuckerzufuhr und kam zu dem Schluss, dass die bestehenden, großen Forschungslücken derzeit keine Empfehlung ermöglichen. Insbesondere gepoolte Analysen, die den Einfluss der Zuckeraufnahme auf die Entwicklung von Übergewicht und nicht-übertragbaren chronischen Erkrankungen untersuchen, sind daher wünschenswert. Aus diesem Grund planen wir eine gepoolte Analyse repräsentativer Studien zum Zusammenhang der Zuckeraufnahme (z.B. Gesamt-, zugesetzter und/oder freier Zucker) und ihrer Quellen (z.B. Softdrinks, Säfte, Süßigkeiten) von Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen in Deutschland und dem Zusammenhang mit der Körperzusammensetzung (z.B. BMI). Wenn in den Studien vorhanden, sollen auch Biomarker-Daten (z.B. Zuckerausscheidung im Urin) berücksichtigt werden.

3. Assoziation zwischen der Zuckeraufnahme und der glykämischen Last mit chronischen Erkrankungen

Kontakt: Tracy B. Osei

In Deutschland stellen chronische Erkrankungen 89% der gesamten Krankheitslast dar, wobei kardiovaskuläre Erkrankungen, Typ-2-Diabetes und Krebs die Hälfte dieser ausmachen. Während angenommen wurde, dass die Zuckeraufnahme das Risiko für chronische Erkrankungen beeinflusst, variieren die Studien allerdings sehr stark in ihren Definitionen zu Zucker oder zuckerreichen Lebensmitteln und den untersuchten Erkrankungen. Das unterstreicht die Wichtigkeit zwischen verschiedenen Zuckerarten zu unterscheiden und die Forschungslücken zu bestimmten chronischen Erkrankungen zu schließen. Weiterhin wurde der Großteil der Evidenz zur Zuckeraufnahme in Studien außerhalb Deutschlands generiert. Mittels föderierter Datenanalysen möchten wir den Zusammenhang zwischen der Aufnahme einfacher Zucker, zuckergesüßter Getränke und glykämischer Last mit chronischen Erkrankungen in vielen deutschen populationsbasierten longitudinalen Beobachtungsstudien untersuchen. Unsere Ergebnisse werden Risikoschätzer für verschiedenste Krankheiten in einer diversen deutschen Population ergeben. 

Aufgrund des unterschiedlichen Detailgrads in der Datenerfassung sowie der Verfügbarkeit von Nährstoffdaten in zugrunde liegenden Datenbanken, kann die Mehrheit der in NFDI4Health beteiligten epidemiologischen Studien keine detaillierten Daten zur Zuckerzufuhr bereitstellen. Aus diesem Grund werden die Projekte zum Zusammenhang zwischen der Zuckeraufnahme und der Körperzusammensetzung und der Assoziation zwischen der Zuckeraufnahme und der glykämischen Last mit chronischen Erkrankungen zusammengeführt. Die Forschungsfragen werden sich auf Expositionsebene daher auf die Zufuhr zuckerreicher Lebensmittel (Süßigkeiten, zuckergesüßte Getränke, Säfte etc.) fokussieren.

In NFDI4Health wird die Datenstandardisierung und -harmonisierung auf der Grundlage des Maelstrom Harmonisierungsverfahrens durchgeführt, welches an die aktuellen Pilotprojekte angepasst wurde. Daraus ergeben sich folgende Schritte für die Projekte: 

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