Door machine learning voorspelde insulineresistentie is een risicofactor voor 12 soorten kanker

Waarom dit onderzoek van belang is voor de gezondheid van alledag

De meeste mensen weten dat overgewicht en type 2‑diabetes de kans op kanker kunnen verhogen, maar de verborgen schakel daartussen — hoe goed het lichaam op insuline reageert — wordt zelden bij routinecontroles gemeten. Deze studie toont aan dat een door een computer berekende score voor “insulineresistentie”, opgebouwd uit alleen gangbare bloedtests en basisgezondheidsgegevens, mensen kan aanwijzen die een hoger risico hebben, niet alleen op diabetes en hartproblemen, maar ook op verschillende belangrijke vormen van kanker. Het suggereert dat informatie die artsen al verzamelen op slimmere manieren gecombineerd zou kunnen worden om risicopersonen eerder te identificeren en gerichtere screening te sturen.

Een digitaal vingerafdruk van insulineresistentie

Insuline is een hormoon dat helpt suikers vanuit het bloed naar organen zoals spieren, lever en vetweefsel te verplaatsen. Wanneer deze weefsels niet meer goed reageren — insulineresistentie genoemd — compenseert het lichaam door meer insuline te produceren, wat na verloop van tijd kan leiden tot type 2‑diabetes en hartziekte. De gouden standaard voor het meten van insulineresistentie is ingewikkeld, tijdrovend en ongeschikt voor grote aantallen mensen. Zelfs eenvoudigere onderzoeksmaatregelen vereisen nuchtere insulineniveaus, die in de dagelijkse praktijk meestal niet worden bepaald. Om deze barrière te omzeilen, hadden de onderzoekers eerder een machine‑learningmodel getraind om te voorspellen of iemand insulineresistent is op basis van negen routinematige metingen: leeftijd, geslacht, etniciteit, bodymassindex (BMI), nuchtere bloedglucose, langetermijnbloedglucose (HbA1c), triglyceriden, totaal cholesterol en het ‘‘goede’’ HDL‑cholesterol. De resulterende score wordt kunstmatig‑intelligentie‑afgeleide insulineresistentie genoemd, of AI‑IR.

De score testen bij honderden duizenden mensen

In dit nieuwe werk paste het team AI‑IR toe op gegevens van meer dan 370.000 deelnemers uit de UK Biobank, een langlopend gezondheidsonderzoek onder volwassenen van 40 tot 69 jaar. Eerst onderzochten ze of de score kon voorspellen wie later diabetes, hartproblemen zou ontwikkelen of zou overlijden tijdens de follow‑up. Mensen zonder diabetes die positief testten op AI‑IR hadden ongeveer zeven keer meer kans om diabetes te ontwikkelen dan degenen die AI‑IR‑negatief waren, zelfs nadat voor leeftijd en geslacht was gecorrigeerd. Zij werden ook vaker opgenomen in het ziekenhuis met diabetes, kregen vaker ernstige hart‑ en vaatincidenten en overleden vaker aan cardiovasculaire oorzaken of aan eender welke oorzaak. Vergeleken met eenvoudigere maten zoals BMI, metabool syndroom en twee op bloedvetten gebaseerde indices, gaf AI‑IR de meest nauwkeurige voorspellingen van toekomstige diabetes.

Insulineresistentie in verband brengen met kanker

Vervolgens richtten de onderzoekers zich op kanker. Onder deelnemers zonder eerdere kanker aan het begin volgden ze wie in de loop van de tijd verschillende soorten tumoren ontwikkelde, met behulp van gekoppelde gegevens uit de National Health Service. Voor alle kankers samen veranderde AI‑IR het algemene risico niet. Maar toen ze kankers per locatie uitsplitsten, ontstond een duidelijker patroon. Mensen zonder diabetes maar met een positieve AI‑IR‑score hadden een hoger risico op kanker van de baarmoeder, nier, slokdarm, alvleesklier, dikke darm en borst. Ze lieten ook aanwijzingen van verhoogd risico zien voor kanker van het nierbekken, dunne darm, maag, lever en galblaas, leukemie en kanker van de bronchus en long. Tegelijkertijd hadden zij een lagere kans op huidkanker. Wanneer deze kankertypen met verhoogd risico werden samengevoegd tot een “gecompositeerde” uitkomst, hadden AI‑IR‑positieve personen ongeveer 25% hoger risico dan AI‑IR‑negatieve leeftijds‑ en geslachtsgenoten, een verschil dat aanhield, zij het iets verminderd, zelfs na correctie voor BMI.

Gewichtsgerelateerde en gewichts‑onafhankelijke effecten

Aangezien lichaamsgewicht een sterke invloed heeft op insulineresistentie, onderzochten de onderzoekers of AI‑IR simpelweg als vervanging voor obesitas fungeerde. Ze vonden dat sommige van de verhoogde kankerrisico’s — zoals voor maag, lever en galblaas, alvleesklier, dikke darm, leukemie en borstkanker — grotendeels overlappen met het effect van BMI. Andere leken echter iets specifieker te weerspiegelen over insulineresistentie zelf. Opmerkelijk werd het verband tussen AI‑IR en long‑ en bronchuskanker zelfs sterker na correctie voor BMI, en bleef significant zelfs toen rekening werd gehouden met rookstatus. Voormalige rokers met een positieve AI‑IR‑score liepen bijzonder hoog risico op longgerelateerde kankers en op de bredere groep van insulineresistentie‑gekoppelde kankers. Over het geheel genomen bood AI‑IR betere stratificatie van kankerrisico dan BMI en een andere op bloedvetten gebaseerde index, en een vergelijkbare prestatie als het metabool syndroom en een triglyceride‑tot‑HDL‑ratio, terwijl het nog steeds het beste hulpmiddel bleef voor de voorspelling van diabetes.

Wat dit betekent voor patiënten en artsen

De studie suggereert dat een “digitaal biomarker” van insulineresistentie, berekend uit informatie die in de meeste klinieken al wordt verzameld, mensen kan aanwijzen met een verhoogd risico op zowel diabetes als een cluster van kankers. Hoewel AI‑IR nog geen screeningstest op zichzelf is, zou het artsen kunnen helpen beslissen wie baat heeft bij frequentere controle van de bloedglucose, agressievere leefstijl‑ of medicatiestrategieën en eerdere of gerichtere kankeropsporing, met name voor organen zoals baarmoeder, nier, dikke darm, long, borst en alvleesklier. Het werk benadrukt ook insulineresistentie als een biologische route die overgewicht, afwijkende bloedvetten en chronische ontsteking aan kanker koppelt, en moedigt vervolgonderzoek aan naar hoe verbetering van insulinegevoeligheid — via dieet, beweging of medicijnen — zowel het kankerrisico als diabetes zou kunnen verlagen.

Bronvermelding: Lee, CL., Yamada, T., Liu, WJ. et al. Machine learning-predicted insulin resistance is a risk factor for 12 types of cancer. Nat Commun 17, 1396 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68355-x

Trefwoorden: insulineresistentie, machine learning, diabetesrisico, kankerrisico, UK Biobank