Wirksamkeit des mit der SEFFICARE-Methode gewonnenen autologen Fettgewebes zur Behandlung von DFU-Minor-Amputationen (SEFFIDiFA)

Diabetische Fußgeschwüre (DFU) sind eine der Komplikationen von Diabetes mellitus, die aus mehreren Ursachen wie Neuropathie, Ischämie und Infektionen resultieren und zu Morbidität und Amputation beitragen. Die Prävalenz von DFU ist schätzungsweise drei- bis fünfmal höher als die der Gesamtbevölkerung. Kleinere Amputationen (digital oder transmetatarsal) sind die Behandlung der Wahl bei irreversiblem DFU. Viele kleinere Amputationen heilen jedoch nicht ab und erfordern eine erneute Amputation. Es wurden Verbesserungen der Heilungsrate nach der Injektion von Fettstammzellen (ASCs) durch mikrofragmentiertes autologes Fettgewebe des Amputationsstumpfes nach einer geringfügigen DFU-Amputation nachgewiesen. Die Verwendung von ASCs, die mit der Technik der oberflächlichen verbesserten Flüssigfettinjektion (SEFFICARE) gewonnen werden, zur Verbesserung des Heilungsprozesses nach einer DFU-Minor-Amputation ist Gegenstand der vorliegenden Studie.

STUDIENDESIGN: Nicht randomisierte prospektive Beobachtungskohortenstudie mit einem Zentrum.

BEHANDLUNG: Lokale Injektion von oberflächlich angereichertem flüssigem Fett nach einer geringfügigen Amputation der unteren Gliedmaßen. Laboranalyse zur Bewertung der Zusammensetzung der Gewebe- und Stromazellkomponenten, die mit dem SEFFICARE-System aus Fettgewebe mithilfe digitaler Tröpfchen-PCR gewonnen wurden. Diese Daten dienen dazu, Zusammenhänge zwischen dem klinischen Ergebnis und den Merkmalen der Zellpopulation herzustellen, die jedem Patienten verabreicht wird.

EINSCHLUSSKRITERIEN:

• Diabetes mellitus Typ 1 und Typ 2
• Alter >18 Jahre
• beide Geschlechter
• chronisch diabetische distale Geschwüre/Gangrän (digital oder Vorfuß), vorgesehen als W-Grad 1 bis 3 gemäß WifI-Klassifizierung;
• Fehlen aktiver Gefäßprobleme oder Patienten, die sich einer Revaskularisierung der unteren Extremitäten zur Verbesserung der peripheren Perfusion unterziehen, gemäß WIfi-Klassifizierung als I-Grad 0 bis 2 vorgesehen;
• Fehlen von Infektionszeichen oder Vorliegen einer Weichteilinfektion, angestrebt als fI-Grad 0 bis 2 gemäß der Wifi-Klassifizierung, ohne radiologische Anzeichen einer Knocheninfektion (negatives Röntgenbild für osteolytische Läsionen); PROBENGRÖSSE: Die korrekte Probengröße wurde unter Berücksichtigung des Anteils des heilenden Stumpfes als primären Endpunkt berechnet. Die Stichprobengröße wurde mit dem Score-Z-Test berechnet, indem ein Anteil basierend auf Literaturergebnissen mit einem Referenzwert verglichen wurde. Bei einem Signifikanzniveau von 0,05, einer Potenz von 0,8 und einem H0-Anteil von 0,80 bzw. einem Ha-Wert von 0,6 ergab sich ein Ergebnis von 36 Probanden. Unter Berücksichtigung eines möglichen Studienabbruchs während der Studie wurden weitere 10 % der Probanden in Betracht gezogen. Die endgültige Stichprobengröße erhöhte sich auf 40 Patienten.

ENDPUNKTE: Primärer Endpunkt: Prozentsatz der Stumpfheilung; Sekundäre Endpunkte:

• mittlere Zeit bis zur vollständigen Heilung;
• Bewertung von Risikofaktoren, die Heilung/Versagen beeinflussen;
• Bewertung des erneuten Eingriffs (verstrichene Zeit seit der Indexoperation, Art und Indikation);
• die Prävalenz der peripheren diabetischen Polyneuropathie zu Studienbeginn;
• die prozentuale Änderung des Schmerzscores von NRS;
• gesundheitsbezogene Lebensqualitätsbewertung, beabsichtigt als Änderung des SF-36-Scores;
• Sammlung eventueller unerwünschter Ereignisse im Zusammenhang mit dem Behandlungsverfahren und eventuelle Post-hoc-Analyse.
• Bewertung der Zusammensetzung des entnommenen Fettgewebes und der Stromazellkomponenten. STATISTISCHE ANALYSE: Die kategorialen Endpunkte, d. h. der Unterschied in der Heilungsrate, werden mit dem Chi-Quadrat-Test oder dem exakten Fisher-Test bewertet. Die kontinuierlichen Variablen werden durch Kaplan-Meier-Kurven und Log-Rank-Test berechnet. Eine univariate und multivariate logistische Regressionsanalyse wird angewendet, um Einflussfaktoren auf die kategorialen Endpunkte zu identifizieren. Um den Einfluss mehrerer Variablen auf kontinuierliche Daten zu testen, wird eine ein-/zweifaktorielle ANOVA mit Bonferronis Posttest durchgeführt.