Buch

Kapitel Vier

The State of Disease

KI-Übersetzung – kann Fehler enthalten.

Wir sehen AutoimmunitĂ€t als ein Immunsystem das durchgedreht ist. Warum greift das Immunsystem dieser Person ihren eigenen Körper an? Die Forschung konzentriert sich darauf die Mechanismen des Angriffs zu verstehen: welche Gewebe angegriffen werden, welche EntzĂŒndungswege aktiviert sind, was an diesen angreifenden Immunzellen anders ist. Und die Behandlung folgt dieser Forschung, mit dem Versuch die Immunantwort gezielt abzuschalten, damit sie aufhört den Körper anzugreifen.

Aber jeder gesunde Körper hat Zellen die seine eigenen Zellen angreifen, sogenannte autoreaktive Immunzellen, die nĂŒtzliche Zwecke erfĂŒllen, wie das Beseitigen beschĂ€digter Zellen und ZelltrĂŒmmer. Was bedeutet, dass das was bei AutoimmunitĂ€t passiert, dem Ă€hnlich ist was wir bei Krebs gesehen haben: ein normaler zellulĂ€rer Prozess der ohne seine normalen Kontrollen lĂ€uft. Bei gesunden Menschen wird dieser Prozess durch regulatorische T-Zellen (Tregs) in Schach gehalten, die sie unterdrĂŒcken bevor sie Schaden in gesundem Gewebe anrichten können. Aber bei AutoimmunitĂ€t passieren ein paar Dinge gleichzeitig: die Treg-Produktion sinkt, was insgesamt weniger Tregs bedeutet, und die verbleibenden Tregs funktionieren weniger effizient, was bedeutet sie können weniger gut regulieren wie sie es sollen. Und es gibt etwas namens IL-2, das sowohl Tregs als auch autoreaktive Immunzellen fĂŒttert, die sind diejenigen die immer existieren um das eigene Gewebe anzugreifen. Und wenn die Tregs vermindert sind, gibt es mehr IL-2 fĂŒr alle, und so bekommen die autoreaktiven Zellen viel mehr davon, was sie effektiv hochfĂ€hrt. Man hat dann eine Situation die so Ă€hnlich ist wie die Polizei abzuziehen und gleichzeitig jeden in einer Menschenmenge zu bewaffnen. Die autoreaktiven Zellen die normalerweise unterdrĂŒckt sind, können jetzt frei angreifen und haben mehr Treibstoff dafĂŒr. Was bedeutet, die Frage die wir stellen sollten ist: warum versagt die Überwachung, wie wir es bei Krebs gesehen haben?

Also das ist was bei Autoimmunerkrankungen passiert, und trotzdem scheinen wir ĂŒberrascht dass Autoimmunerkrankungen gehĂ€uft auftreten. Etwa 25% der Menschen mit einer Autoimmunerkrankung entwickeln mindestens eine weitere, und bei manchen Erkrankungen ist das Risiko eine zweite zu entwickeln 4 bis ĂŒber 10 Mal höher als in der Allgemeinbevölkerung. Aber wenn man versteht was wir gerade dargelegt haben, dass Autoimmunerkrankung aus systemischem Überwachungsversagen plus autoreaktiver Aktivierung entsteht, natĂŒrlich wĂŒrde man erwarten, dass sich multiple Autoimmunerkrankungen entwickeln. Wenn dein gesamtes ImmunĂŒberwachungssystem kompromittiert ist wĂ€hrend autoreaktive Zellen im ganzen Körper hochgefahren sind, warum sollte es nur einen Gewebetyp betreffen? Oder an nur einer isolierten Stelle im Körper auftreten? Ibuprofen zielt nicht nur auf EntzĂŒndung in deiner Hand, oder deinem Darm, es ist systemweit, weil der Körper so funktioniert. Das RĂ€tsel ist nicht warum sie gehĂ€uft auftreten, es ist warum wir erwartet haben, dass sie es nicht tun.

Wir haben zwischen 80 und 100 „verschiedene" Autoimmunerkrankungen identifiziert, die als Ganzes 1 von 10 Menschen betreffen. Wir entdecken jedes Jahr neue, fĂŒgen sie der Liste hinzu als wĂŒrden wir Arten katalogisieren. Hashimoto-Thyreoiditis. Morbus Basedow. Typ-1-Diabetes. Rheumatoide Arthritis. Lupus. Sjögren-Syndrom. Jede bekommt ihren eigenen Spezialisten, ihr eigenes Behandlungsprotokoll, ihre eigene Forschungsfinanzierung. Als wĂ€re jede ein separates PhĂ€nomen das eine separate ErklĂ€rung erfordert. Das ist so als wĂŒrde man entdecken, dass Wasser Baumwolle nass machen kann, und Wolle nass, und Seide nass, und erklĂ€ren man hĂ€tte 100 verschiedene NĂ€ssekrankheiten gefunden, statt zu erkennen dass Wasser Dinge nass macht.

Und das Autoimmun-Clustering ist nur der Anfang eines viel grĂ¶ĂŸeren Musters; das Krankheits-Clustering erstreckt sich weit ĂŒber Autoimmunerkrankungen hinaus. Wir verwenden den Begriff „KomorbiditĂ€t" wenn Krankheiten zusammen auftreten, zum Beispiel wenn man sowohl Diabetes als auch Herzkrankheit hat, oder Depression und Alzheimer. Wir denken bei „KomorbiditĂ€t" an separate Krankheiten die einfach zufĂ€llig zusammenfallen. Aber das Clustering ist viel zu konsistent und vorhersagbar um allein durch Zufall erklĂ€rt zu werden.

TatsĂ€chlich hat ĂŒber die HĂ€lfte der Erwachsenen in den USA mehrere diagnostizierte GesundheitszustĂ€nde. Es ist nicht ungewöhnlich, Patienten mit 5-7 Erkrankungen zu sehen, und Ă€ltere Erwachsene mit 5+ Erkrankungen bedeutet durchschnittlich 50 Verschreibungen, 14 verschiedene Ärzte und 37 Besuche pro Jahr. Und sie clustern in vorhersagbaren Mustern. Depression mit Schlaganfall, chronischem Schmerz und Alzheimer. Diabetes mit Herzkrankheit, Depression und Nierenerkrankung. Asthma mit Herz-Kreislauf-Erkrankung, COPD und Depression. Je mehr Erkrankungen man hat, desto wahrscheinlicher ist es, dass man weitere entwickelt. Wenn man die tatsĂ€chlichen Muster anschaut, sieht man, dass bestimmte Krankheiten in spezifischen Konstellationen clustern. Alzheimer, Herzinsuffizienz, COPD, Diabetes und Krebs clustern zusammen mit Raten die weit ĂŒber das hinausgehen was der Zufall vorhersagen wĂŒrde. Etwa 80% der Menschen mit Parkinson entwickeln im Verlauf der Krankheit Demenz. Wenn man Depression hat, ist man etwa 40% wahrscheinlicher einen Schlaganfall zu erleiden. Die Liste geht endlos weiter, ĂŒber jedes Körpersystem das man nennen könnte.

Und Neurodegeneration clustert genauso. Alzheimer und Parkinson teilen so viel Pathologie, dass bei der Autopsie etwa 60% der Alzheimer-Patienten Lewy-Körperchen haben, das „Kennzeichen" von Parkinson. MS-Patienten haben ungefĂ€hr das doppelte Risiko, Alzheimer zu entwickeln. Die Grenzen zwischen diesen „verschiedenen" Krankheiten verschwimmen in dem Moment wo man genau hinschaut. Wir ziehen Grenzen zwischen ihnen, aber die Körper zeigen immer wieder, dass sie alle ineinander ĂŒbergehen.

Als Forscher 10 Millionen Patienten analysierten um das Muster der KomorbiditĂ€ten anzuschauen, identifizierten sie sehr gut definierte Krankheitscluster. Metabolisches Syndrom clustert zusammen: Adipositas, hohes Cholesterin, Bluthochdruck, Diabetes. Autoimmun- und entzĂŒndliche Erkrankungen clustern zusammen. Psychische Störungen clustern mit chronischem Schmerz. Herz-Kreislauf-Erkrankungen clustern zusammen. Das Muster ist da, klar und konsistent, ĂŒber Millionen von Menschen. Wir sehen das Muster, aber da wir jede Krankheit als ihre eigene diskrete EntitĂ€t mit ihrem eigenen Spezialisten behandeln, treten wir nie weit genug zurĂŒck um zu sehen, was das Cluster erzeugt.

Krankheitszustand

Also lass uns das jetzt tun. Wenn wir ĂŒber die gesamte medizinische Forschung schauen und dann zurĂŒcktreten um das Gesamtbild zu sehen, wird klar, dass es einen spezifischen physiologischen Zustand gibt, der allen chronischen Krankheiten vorausgeht. Die Medizin hat einige seiner Marker identifiziert: hohen Blutzucker, Bluthochdruck, EntzĂŒndung und Adipositas, und bemerkt, dass diese vorgelagert vor Hunderten von Erkrankungen erscheinen. Aber dort hörten wir auf und behandelten diese Marker als Ursachen statt als Symptome. Wir fragten nie, was vorgelagert vor diesen Markern war. Was erklĂ€ren könnte, warum sie ĂŒberhaupt auftraten.

Lass uns fĂŒr eine Minute an einen Vulkan denken. Ein Vulkan bricht aus und erzeugt einen Lavastrom und Asche. Wir studieren nicht die Lava am Fuß des Vulkans als etwas anderes als die Lava 2 Kilometer weiter, in verschiedenen Abteilungen. Wir studieren nicht die Asche und fragen uns, was diese seltsame Substanz produzieren könnte, ohne sie mit dem Vulkan zu verbinden. Wir verstehen alle intuitiv, dass das absurd wĂ€re. Wir schauen zuerst auf den Vulkan. (Den Körper in diesem Fall: er ist das Ding das all diese disparaten Ergebnisse produziert.) Was hat den Ausbruch verursacht? Was passierte ĂŒber die Zeit, das den Druckaufbau so verursacht hat? Die Art wie eine Vulkanexplosion die umgebende Landschaft beeinflusst, hĂ€ngt von den Merkmalen dieser Landschaft ab, aber niemand studiert wie sie BĂ€ume beeinflusst vs. wie sie Seen beeinflusst vs. wie sie Gras beeinflusst als wĂ€ren das verschiedene Dinge. Es ist alles: was war im Explosionsradius als der Vulkan losging, und wie können wir ERST den Lavastrom stoppen, und DANN die TrĂŒmmer aufrĂ€umen.

Aber wenn es um Krankheit geht, studieren wir stattdessen wie das Gras vom Lavastrom bis auf die molekulare Ebene betroffen wurde, in einer Abteilung, und wie der See von der Lava betroffen wurde, in einer anderen Abteilung. Beide sehen unabhĂ€ngig voneinander Lava vorgelagert vor ihren Krankheiten. Aber sie reden nicht miteinander, und sie schauen nicht auf den Vulkan. Wenn wir den Körper als Ursprung betrachten wĂŒrden, dann wĂŒrden wir nach dem suchen was in jeder Krankheit Ă€hnlich ist, statt jede als ihr eigenes separates RĂ€tsel zu betrachten.

Wenn wir auf das Gesamtbild schauen um zu sehen wo Krankheit tatsĂ€chlich beginnt, sich aufrechterhĂ€lt und fortschreitet, tritt ein klarer physiologischer Zustand hervor. Die Chemikalien die in diesem Zustand aufrechterhalten werden, sorgen dafĂŒr, dass Tregs herunterregulieren und weniger effektiv werden, was zu AutoimmunitĂ€t fĂŒhrt. Bei Krebs unterdrĂŒckt derselbe chemische Zustand die NK-Zellen und zytotoxischen T-Zellen die normalerweise abweichende Zellen eliminieren, und stoppt so die Ansammlung von Zellen die zum natĂŒrlichen Selektionsprozess fĂŒhrt der Krebs produziert. Und wenn wir unten auf den Rest unserer chronischen Krankheitskategorien schauen, werden wir sehen, dass es sie ebenfalls sauber erklĂ€rt.

Von hier an werden wir diesen vorgelagerten Krankheitszustand Pathostase nennen. Patho bedeutet Krankheit, Stase bedeutet Gleichgewichtszustand. Pathostase ist der Krankheitszustand den die Medizin StĂŒck fĂŒr StĂŒck akribisch dokumentiert, aber nie als Ganzes zusammengebaut hat.

Chemical Baseline Acute threat response Pathostasis
Cortisol Circadian rhythm (peak AM, low midnight) ↑ Elevated ↑ Elevated - rhythm gets smoothed out due to chronic elevation
Norepinephrine 70-1700 pg/mL ↑ Increased ↑ Elevated (2-3x normal)
Epinephrine 0-140 pg/mL ↑ Increased ↑ Elevated (2-3x normal)
Dopamine 0-30 pg/mL ↑ Increased ↓ Decreased
Glucagon <20 pmol/L ↑ Increased ↑ Elevated
Insulin 2-10 ÎŒIU/mL ↑ Increased initially ↑ Elevated → tolerance/resistance → ↑ increased elevation needed → pancreatic exhaustion → ↓ depletion/suppression
Vasopressin 0-5.9 pg/mL ↑ Increased ↑ Elevated
Glutamate 0.5-2.5 ÎŒmol/L ↑ Increased ↑ Elevated
GABA 10-500 nmol/L ↓ Decreased ↓ Decreased
Serotonin Normal levels ↑ Increased (most regions) ↓ Decreased globally
Oxytocin Normal function ↑ Increased ↓ Decreased/dysregulated
Beta-Endorphin Circadian rhythm (peak AM) ↑ Increased ↔ Dysregulated rhythm/receptor dysfunction
Histamine Very low (<617 pg/mL) ↔ No acute increase ↑ Increased (chronic mast cell activation)
Cytokines Very low/undetectable ↔ No acute increase ↑ Increased (chronic inflammation)

Also was genau ist Pathostase? Es ist eine koordinierte biologische Reaktion die seit 500 Millionen Jahren in jedem Wirbeltier existiert, und eines der am meisten konservierten Systeme in der gesamten Evolutionsbiologie. Es ist das, was passiert wenn die adaptive und nĂŒtzliche akute Bedrohungsreaktion des Tieres, die dafĂŒr konzipiert ist, sich kurz zu aktivieren und dann aufzulösen sobald eine Bedrohung vorĂŒber ist, an hĂ€ngen bleibt.

Jeder Wert in dieser Tabelle steht in unseren Forschungsdaten, unseren medizinischen LehrbĂŒchern, unserem Curriculum. Wir konnten nur nie ĂŒber Silos hinwegschauen und erkennen, dass diese chemische Konfiguration der chronische Krankheitszustand IST. Kein Risikofaktor dafĂŒr oder ein Beitrag dazu, sondern der tatsĂ€chliche Mechanismus selbst.

WĂ€hrend man in diesem Zustand ist, aufgrund der verlĂ€ngerten Exposition gegenĂŒber diesen chemischen VerĂ€nderungen fĂŒr die unsere Körper nicht evolviert wurden, sie aufrechtzuerhalten, versagen die Beseitigungssysteme, das Immunsystem dysreguliert, entzĂŒndliche Prozesse laufen aus dem Ruder, und Krankheit entwickelt sich. Und obwohl es zufĂ€llig scheint, warum hat Person A Krebs bekommen wĂ€hrend Person B Depression bekam, was wir aus den Daten erkennen können ist, dass es nicht so zufĂ€llig ist wie es scheinen mag. Lass uns mechanistisch darĂŒber nachdenken. Stell dir eine Kette vor. Wenn eine Kette rostig und verwittert wĂ€re und jemand etwas Schweres darauf fallen ließe, bricht sie einfach dort wo das Ding aufgetroffen ist? Oder bricht sie an ihrem schwĂ€chsten Punkt, wo am meisten Rost ist, wo das Glied beschĂ€digt ist, wo sie gegen etwas gerieben hat? Es kann beides sein. Wo dein System den Schlag abbekommen hat, und/oder wo es bereits Schaden oder VulnerabilitĂ€t gab. Das ist was wir bei der Entwicklung von Krankheit sehen; sie taucht dort auf wo es bereits VulnerabilitĂ€t gibt, genetische PrĂ€disposition, vorheriger Schaden, bestehende Belastung, oder sie entwickelt sich dort wo sie den Schlag erhalten hat, wie Lungenkrebs bei Rauchern. Und dann, sobald dieses System anfĂ€ngt zu versagen, erzeugen diese AusfĂ€lle mehr Stress auf benachbarten Systemen im selben Cluster, und der nĂ€chst-verwundbarste Punkt in diesem System bricht.

Deshalb clustern Herz-Kreislauf-Erkrankungen zum Beispiel mit Nierenerkrankung und Schlaganfallrisiko. Bluthochdruck entwickelt sich weil deine BlutgefĂ€ĂŸe verengt sind aufgrund der Erhöhung von Noradrenalin, Adrenalin, Vasopressin und Cortisol durch Pathostase, und dann erzeugt der Schaden davon mehr Last auf deinem Herzen, und Herzkrankheit entwickelt sich. Dann beeintrĂ€chtigt dieser Herzschaden die FĂ€higkeit deiner Nieren optimal zu funktionieren, und Nierenerkrankung entwickelt sich. Der vaskulĂ€re Schaden betrifft dein Gehirn, und das Schlaganfallrisiko steigt. Es sind nicht vier separate Krankheiten. Es ist progressives Versagen in einem bereits kompromittierten vaskulĂ€ren System, wobei jedes Versagen die Bedingungen fĂŒr das nĂ€chste schafft.

Dasselbe Muster spielt sich in metabolischen Clustern ab. Der chemische Cocktail der Pathostase schafft die exakten Bedingungen fĂŒr Diabetes: erhöhte Glukoseproduktion und Insulintoleranz/-resistenz. Wenn das exprimiert wird, beeinflusst diese metabolische Dysfunktion das kardiovaskulĂ€re System, und Herzkrankheit entwickelt sich. Der entzĂŒndliche Zustand von beidem beeinflusst weitere metabolische Prozesse. Das Muster kaskadiert durch verwandte Systeme, alle durch dieselbe metabolische Infrastruktur verbunden die von Anfang an verwundbar war.

Autoimmunerkrankungen clustern zusammen, was Sinn ergibt, denn wenn deine ImmunitĂ€t bereits ein Schwachpunkt ist, dann ist es leichter fĂŒr weitere Autoimmunerkrankungen sich an die erste anzuhĂ€ngen. Nochmal, das sind nicht separate Krankheiten die zufĂ€llig bei derselben Person auftreten, es ist progressives Versagen in einem zusammenhĂ€ngenden Körpersystem.

Das erklĂ€rt alles was wir an KomorbiditĂ€t rĂ€tselhaft finden. Es erklĂ€rt warum „KomorbiditĂ€ts"-Raten so absurd hoch sind, es ist nicht tatsĂ€chlich KO-MorbiditĂ€t, es ist dieselbe MorbiditĂ€t die sich in verwandten Systemen ausdrĂŒckt. Es erklĂ€rt warum jede Krankheit einzeln downstream zu behandeln nicht verhindert, dass sich neue entwickeln, weil man den vorgelagerten Zustand nicht adressiert, der die AusfĂ€lle verursacht.

Also schauen wir uns an, wie das ĂŒber das Spektrum der Krankheiten hinweg ablĂ€uft. Um diesen Baum zu lesen, kannst du die Buchstaben auf den Chemikalien in Ebene 0 anschauen, und die Nummern auf den Ebene-1- und Ebene-2-Störungs/Krankheitsmechanismen, und sehen wie die auf die Beispielkrankheiten unten abbilden. Dieser Baum zeigt, dass chronische Krankheiten von der Ebene-0-Chemie herunter kaskadieren. Ebenen 1 und 2 bilden hĂ€ufig studierte Kaskadenwege ab die die Medizin dokumentiert aber nie vereinheitlicht hat. Die Krankheitsliste ist eine reprĂ€sentative Momentaufnahme, keine vollstĂ€ndige Liste.

Pathostasis Causal Tree

LEVEL 0: ROOT CAUSES
A Cortisol (elevated/dysregulated rhythm)
B Norepinephrine (elevated)
C Epinephrine (elevated)
D Dopamine (decreased)
E Glucagon (elevated)
F Insulin (decreased)
G Vasopressin (elevated)
H Glutamate (elevated)
I GABA (decreased)
J Serotonin (decreased)
K Oxytocin (decreased/dysregulated)
L Beta-endorphin (dysregulated rhythm/receptor dysfunction)
M Histamine (increased)
N Cytokines (increased)
LEVEL 1: PRIMARY CASCADE
1 Chronic vasoconstriction A, B, C, G
2 Chronic tachycardia A, B, C
3 Chronic hypercoagulability A, C, N
4 Reduced fibrinolysis A, F, N
5 Chronic hyperglycemia A, C, E, F
6 Chronic protein catabolism A, E
7 Aerobic glycolysis/Warburg effect A, C, H, N
8 Immune suppression/dysfunction A, C, D, I, J, L, N
9 Reduced GI motility A, B, C, I, J
10 Chronic inflammation A, H, M, N, 7, 8
LEVEL 2: SECONDARY CASCADES
11 Chronic hypertension A, B, C, G → 1, 2, 3, 10
12 Obesity/adipose dysfunction A, C, E, F → 5
13 Diabetes type 2 A, C, E, F → 5, 10
14 Endothelial dysfunction A, B, C, H, N → 1, 5, 8, 10
15 Atherosclerosis A, F, N → 1, 3, 5, 10
16 Oxidative stress/ROS overproduction A, B, C, H, N → 5, 7, 8, 10
17 Impaired clearance systems A, B, C, I, J → 1, 8, 9, 10

Here are some of the most talked about "real" diseases mapped out from the tree above:

Autoimmune = A, N, M, J, I, D, L → 7, 8, 9, 10, 17
Cancer = A, C, N, H → 7, 8, 10, 17
Cardiovascular disease = A, B, C, G, N → 1, 2, 3, 10
Parkinson's = A, B, C

And here are a few "functional" disorders mapped out from the same tree:

IBS = A, B, C, I, J, M, N → 8, 9, 10
Fibromyalgia = A, H, I, J, L, N → 8, 10
Chronic fatigue = A, D, F, I, J → 7, 8, 10

And "psychiatric":

Schizophrenia = D, H, I, J → 8, 10
Depression = A, D, J, K, L → 8, 10
Anxiety = A, B, C, H, I, J → 8, 10

Dir wird auffallen, wie „echte" Krankheiten, „funktionelle" Störungen und „psychiatrische" Erkrankungen alle auf dieselben Ebene-0-Chemikalien zurĂŒckfĂŒhren? Das liegt daran, dass diese Unterteilungen nie in der Biologie existiert haben, nur in der medizinischen Spezialisierung. Ein Notarzt, ein Psychiater und ein Rheumatologe könnten alle denselben Patienten behandeln fĂŒr das was als drei verschiedene Krankheiten definiert wird, Brustschmerzen, Depression und Arthritis, obwohl sie in Wirklichkeit alle verschiedene AusdrĂŒcke derselben Ebene-0-Chemie betrachten.

Also lass uns durchgehen was wir hier sehen. Ganz oben ist Ebene 0 das chemische Bild des Körpers in Pathostase wie wir es in der ersten Tabelle gezeigt haben, und es erklĂ€rt in einem sauberen Dominoeffekt jede einzelne chronische Krankheit die wir kennen. Beachte wie Cortisol (A) in fast jedem Krankheitsweg auftaucht. Oder wie Immundysfunktion (Mechanismen 8, 9, 10) ĂŒberall auftaucht. Das sind die gemeinsamen FĂ€den die wir ĂŒbersehen haben, indem wir Krankheiten separat studiert haben. In den Ebenen eins und zwei zeigen wir Nebenprodukte von Ebene null, nachgelagerte Kaskaden ĂŒber die die Medizin viel spricht und die sie als Ursache vieler anderer Dinge sieht.

Inflammaging

Und wir sind SO NAH gekommen. Irgendwie. Hier ist eine Liste der Begriffe die die Medizin verwendet hat um Silos zu verbinden:

Inflammaging: wenn sie vermehrte EntzĂŒndung beim Altern sehen. Metaflammation: chronische niedriggradige EntzĂŒndung durch metabolische Erkrankung. „Metaflammation ist durch dieselben Mechanismen gekennzeichnet, die Inflammaging zugrunde liegen." Das war ein Satz der in Nature Endocrinology veröffentlicht wurde, ĂŒber die Auswirkungen von Inflammaging.

Psychoneuroimmunologie: das Feld das Psychologie, Neurologie und Immunologie studiert. Neurogastroenterologie, Darm-Hirn-Achse, Immunmetabolismus. KardiovaskulĂ€r-renal-metabolisches Syndrom: Die American Heart Association schlug diesen Namen vor, weil Herz-, Nieren- und metabolische Erkrankung immer zusammen auftauchen. Und nachdem sie es benannt hatten, begannen sie fast sofort auch die Leber einzubeziehen. Forscher haben angefangen Alzheimer „Typ-3-Diabetes" zu nennen, weil sie Insulinresistenz im Gehirn gefunden haben.

Wann immer sie quer schauen, sehen sie die Verbindungen, daher kommen all diese Mashups. Es ist so als wĂŒrde man sagen, wir haben eine Zeh-Knöchel-Achse, oder eine Ösophageal-Magen-Achse. Der Körper ist verbunden, er war immer verbunden. Sie hatten nur nicht die Gelegenheit, weit genug zurĂŒckzutreten um ihn als solchen zu studieren. Also lass uns durchgehen was wir sehen wenn wir es tun.

Diabetes

Diabetes kann man als das Paradebeispiel fĂŒr Pathostase betrachten. Es ist buchstĂ€blich einfach: was passiert im Körper wenn diese Chemikalien erhöht sind und erhöht bleiben? Diabetes. Lass uns das durchgehen.

Erhöhtes Cortisol (A), Adrenalin (C) und Glucagon (E) auf Ebene 0: diese Chemikalien sagen deinem Körper, Glukose zu produzieren, weil Bedrohung bedeutet, dass du sofort verfĂŒgbare Energie brauchst. Das gibt dir chronische HyperglykĂ€mie (5).

Dieser GlukoseĂŒberschuss zwingt die Insulinproduktion immer höher, im Versuch all diese Glukose in die Zellen zu schleusen. Aber ĂŒber die Zeit bauen diese Zellen eine Resistenz (Toleranz, denn die meisten Rezeptoren die im Körper geflutet werden, werden ihre Aufnahme herunterregulieren) gegen Insulins Signal auf.

Also jetzt wo man eine Toleranz gegen Insulin aufgebaut hat, muss die BauchspeicheldrĂŒse Überstunden machen im Versuch, diese Toleranz zu ĂŒberwinden indem sie noch mehr Insulin produziert. Diese chronische Überstimulation erschöpft schließlich die pankreatischen Betazellen die Insulin produzieren.

Wenn sie versagen, sinkt die Insulinproduktion, das ist F auf Ebene 0, erschöpftes Insulin, was auch zu Gewichtsverlust fĂŒhrt, was ein Hinweis sein sollte, dass Gewichtszunahme selbst etwas anderem nachgelagert ist. FrĂŒhe Krankheit verursacht Gewichtsspeicherung (Zunahme), spĂ€te Krankheit verursacht Gewichtsverlust. Dieser Insulinabfall kombiniert mit der andauernden Glukoseerhöhung von A, C und E, plus der EntzĂŒndung von Mechanismus 10, man bekommt das Gesamtbild von Typ-2-Diabetes an Position 13 in Ebene 2. Es ist keine separate KrankheitsentitĂ€t, einfach Pathostase die sich abspielt. Der Baum zeigt genau wie A, C, E, F → 5, 10 → 13. Jeder Schritt ist in der medizinischen Literatur dokumentiert.

Adipositas: Symptom, nicht Ursache

Beachte, dass Adipositas auf der Ebene-2-Liste steht, sekundĂ€re Kaskaden. Das bedeutet es ist ein Symptom von Krankheit, wie wir gerade bei Diabetes gesehen haben, nicht die Ursache. Warum schauen wir uns Adipositas nicht etwas genauer an; verwenden Adipositas als Fallstudie um zu sehen, wie dieser Baum die Wahrheit herausschĂŒtteln kann die wir ĂŒbersehen haben, da ihr so viel zugeschrieben wird. Wir sehen, dass viele Krankheiten bei Menschen auftreten die â€žĂŒbergewichtig" sind, und so schlussfolgern wir, dass Gewichtszunahme Krankheit verursacht. Also wie gut korreliert es?

27% der dĂŒnnen Menschen haben Stoffwechselprofile die genauso aussehen wie das, von dem die Medizin denkt es wĂŒrde durch Adipositas verursacht. Sie bezeichnen sie tatsĂ€chlich als „metabolisch adipös normalgewichtig", was... schon etwas ist. Wir sind so sicher, dass Gewicht die Ursache ist, dass wir Menschen die es nicht sind als adipös bezeichnen, um die widersprĂŒchlichen Daten zu erklĂ€ren.

Und dann gibt es die adipösen Menschen die vollkommen gesund sind. 35% von ihnen. Man nennt sie „metabolisch gesund adipös."

Also wir haben ĂŒber ein Viertel der dĂŒnnen Menschen die auf die Art krank sind, die wir als VERURSACHT durch Fett betrachten, und ein Drittel der adipösen Menschen die NICHT auf die Art krank sind, die wir als durch Fett verursacht betrachten, und die Reaktion ist... sie in eine andere Kategorie zu stecken und weiter zu glauben, dass Fett Krankheit verursacht.

Wir haben bemerkt, dass Bauchfett speziell mit bestimmten Krankheiten korreliert, also erklĂ€ren wir Bauchfett fĂŒr besonders gefĂ€hrlich, statt zu fragen, WARUM der Körper unter bestimmten UmstĂ€nden bevorzugt Fett um die Organe herum speichern wĂŒrde. Aber NUR Gewicht zu verlieren hilft tatsĂ€chlich nicht. Als Klein et al. 2004 28-44% des Bauchfetts durch Fettabsaugung entfernten, fanden sie keine VerĂ€nderung der InsulinsensitivitĂ€t, keine VerĂ€nderung der EntzĂŒndungsmarker und keine VerĂ€nderung von Blutdruck, Glukose, Insulin oder Lipidkonzentrationen. Und das war etwa 12% Entfernung des Gesamtkörperfetts. Sie verfolgten dann dieselben Menschen 1,5 bis 4 Jahre nach der Fettabsaugung und dieselben Ergebnisse blieben bestehen. Wenn Fett wirklich Krankheit verursachen wĂŒrde, wĂŒrde man nicht erwarten, dass sein Verlust konsistente Vorteile bringt?

Angesichts dessen, dass Fettverlust allein nicht viel zu verĂ€ndern scheint, und Fettsein weder ausreichend noch notwendig ist um Krankheit zu verursachen, lass uns darĂŒber nachdenken was tatsĂ€chlich auf Ebene 0 und Ebene 1 passiert, wenn Gewichtszunahme bei Pathostase auftritt. Man hat erhöhtes Glucagon (E) und Cortisol (A) die chronische HyperglykĂ€mie (5) antreiben. Dein Körper produziert mehr Glukose als er braucht, weil deine Bedrohungsreaktion denkt, du brauchst sofort verfĂŒgbare Energie. Diese Glukose muss irgendwo hin. Insulins Aufgabe ist es, die Zellen dazu zu bringen die TĂŒr zu öffnen und Glukose reinzulassen, also wenn Glukose so ansteigt, steigt anfangs auch Insulin, um sie in die Zellen zu schleusen. Aber genau wie dein Körper mehr und mehr Alkohol braucht um dich betrunken zu machen je mehr du trinkst, gilt: je mehr Insulin das System hat, desto mehr Insulin wird benötigt um dieselbe Menge Glukoseschleusung durchzufĂŒhren. Die Zellen werden also tolerant (die Medizin nennt es Resistenz) gegen Insulins Signal, und jetzt hat man hohe Glukose und hohes Insulin im Blutkreislauf zirkulierend. Insulin tut auch zwei andere Dinge: es fördert die Fettbildung und stoppt den Fettabbau. Also wenn chronisch hohe Insulinspiegel im Blut sind, ist es sehr leicht zuzunehmen und sehr schwer abzunehmen.

Und Cortisol, das bei Pathostase ebenfalls erhöht ist, fördert speziell viszerale Fettansammlung, Fett um die Organe herum. Bei akuter Gefahr ergibt es evolutionĂ€r Sinn, leicht zugĂ€ngliche Energiereserven nahe den lebenswichtigen Organen zu haben. Man könnte diese Energie schnell brauchen. Das Problem ist, wenn man in Pathostase ist und diese Chemikalien bestehen bleiben, packt der Körper einfach Monat fĂŒr Monat, Jahr fĂŒr Jahr Fett in die Körpermitte. Man steckt im Speichermodus fest ohne einen effizienten Freisetzungsmechanismus.

Also woher kam dann diese Idee? Wenn es nicht wirklich eine medizinische Grundlage dafĂŒr gibt? Es stellt sich heraus, dass die Idee von Körperfett als Krankheitsursache von einem Mann kam. Demselben Mann der vorschlug, dass der Verzehr von fetthaltigen Lebensmitteln schlecht sei. In den 1950er Jahren begann ein Physiologe namens Ancel Keys das zu pushen, was er die DiĂ€t-Herz-Hypothese nannte, die postulierte, dass der Verzehr von gesĂ€ttigtem Fett Cholesterin erhöht, von dem er dachte es verursache Herzkrankheit. Er hatte Zugang zu Daten aus 22 LĂ€ndern und in dem BemĂŒhen seine Idee zu beweisen, verwendete er nur Daten aus den 6 die seine Hypothese unterstĂŒtzten. Statt seine Idee nochmal zu ĂŒberprĂŒfen als er sah, dass die Daten nicht sauber passten, ignorierte er einfach die Befunde die nicht ĂŒbereinstimmten. Er wurde von der wissenschaftlichen Gemeinschaft fĂŒr seine unwissenschaftlichen Methoden verlacht. Zwei Epidemiologen veröffentlichten sogar eine vernichtende Kritik die darauf hinwies, dass Keys Daten aus 22 LĂ€ndern hatte aber nur 6 verwendete, und dass er eine „fragwĂŒrdige Assoziation" statt eines KausalitĂ€tsbeweises untersuchte. Darin zeigten sie auch, dass wenn er alle 22 LĂ€nder einbezogen hĂ€tte, die Korrelation im Wesentlichen verschwand. TatsĂ€chlich konnten sie sogar zeigen, dass wenn man einen anderen Satz von 6 LĂ€ndern auswĂ€hlt, man den genau gegenteiligen Effekt zeigen konnte den er zu beweisen versuchte. Nach dem Spott wollte er seinen Kritikern das Gegenteil beweisen, also entschied er sich, eine Studie durchzufĂŒhren. Aber er verwendete dieselben Rosinenpick-Methoden aus seiner ursprĂŒnglichen Studie, wĂ€hlte 7 LĂ€nder in denen die Daten am besten zu dem passten was er sehen wollte, verwendete Kohorten die nicht reprĂ€sentativ fĂŒr ihre LĂ€nder waren, verwendete inkonsistente Messmethoden und „bewies" durch diese Forschung seine Hypothese. Das funktionierte irgendwie und brachte ihn in den Vorstand der American Heart Association, und schließlich auf das Cover des Time Magazine, in dem er „die Übel des Fetts" bewarb, sowohl Körperfett als auch Nahrungsfett als ein vereintes Übel.

Keys war auch die Person die BMI Body Mass Index benannte, der spĂ€ter vom NIH ĂŒbernommen und dann von der Weltgesundheitsorganisation verwendet wurde um Adipositas als Epidemie anzuerkennen. BMI kam eigentlich von einem Statistiker in den 1830er Jahren, der versuchte „den Durchschnittsmenschen" zu definieren. Um das zu bestimmen, sammelte er Daten ĂŒber GrĂ¶ĂŸe und Gewicht schottischer und französischer MilitĂ€rangehöriger und kam auf eine Formel von der er fand, dass sie es darstellte: Gewicht/GrĂ¶ĂŸeÂČ. Das basierte nur auf seiner Beobachtung, dass diese europĂ€ischen MilitĂ€rmĂ€nner nicht dazu neigten, breiter zu werden je grĂ¶ĂŸer sie waren. Also keine tatsĂ€chliche medizinische oder auch nur wissenschaftliche Grundlage und es war nicht fĂŒr medizinische Zwecke gedacht. Es war einfach ein neugieriger Statistiker der versuchte die mathematischen Korrelationen zwischen menschlichen physischen Merkmalen herauszufinden. Aber als Keys es Body Mass Index umbenannte, setzte es sich irgendwie durch, und jetzt verwendet jede Arztpraxis in Amerika es um festzustellen ob Menschen krank sind.

Was bedeutet, dass viele Menschen die nach diesen willkĂŒrlichen Standards als â€žĂŒbergewichtig" eingestuft werden, ĂŒberhaupt nicht krank sind. Sie sind einfach grĂ¶ĂŸer als eine Formel die um europĂ€ische MilitĂ€rmĂ€nner des 19. Jahrhunderts herum entworfen wurde, besagt, dass sie sein sollten. Ihre Blutwerte sind in Ordnung, ihre Energie ist in Ordnung, ihre Körper funktionieren genau wie sie sollen. Wir haben sogar einen Namen dafĂŒr: „medizinisch gesund adipös." Was bedeutet, wir wissen, dass Fett nicht immer Probleme verursacht. Und trotzdem, wegen dieses tief verankerten Glaubens, pathologisieren wir weiter normale menschliche Variation in der KörpergrĂ¶ĂŸe. Unterdessen sind die Menschen die TATSÄCHLICH krank sind, die tatsĂ€chlich in Pathostase sind, nicht krank weil sie Fett speichern. Sie speichern mehr Fett als gesunde Menschen, weil sie krank sind.

Also hat dieser eine Mann eigenhĂ€ndig Körperfett verteufelt, Nahrungsfett verteufelt, BMI geprĂ€gt was dazu fĂŒhrte, dass es ein klinisches Messinstrument wurde, und alle davon ĂŒberzeugt, dass Cholesterin schlecht ist, alles ohne tatsĂ€chliche Evidenz. Und die Frage ist nicht wirklich, warum dieser eine Mann diese falschen Dinge dachte; Menschen denken stĂ€ndig falsche Dinge. Die Frage ist, wie und warum wir eingestiegen sind, seine Falschheit verstĂ€rkt und sie sieben Jahrzehnte lang geschĂŒtzt haben. Und warum das alles heute noch weitgehend geglaubt und weltweit implementiert wird. Semmelweis hatte die richtigen Daten und wurde abgewiesen, weil sie nicht in den Rahmen passten. Keys hatte die falschen Daten und wurde verstĂ€rkt, weil sie es taten.

Keys war der Co-Hauptuntersucher einer Studie die seine Hypothese beweisen sollte. Sie untersuchten ĂŒber 9000 Menschen in kontrollierten Settings wo sie tatsĂ€chlich die ErnĂ€hrungscompliance messen konnten, von 1968-1973, und sie fanden zwei SchlĂŒsseldinge. Erstens, dass die Reduzierung von gesĂ€ttigtem Fett tatsĂ€chlich das Cholesterin senkte. Und zweitens, dass die Reduzierung des Cholesterins den Herztod nicht reduzierte. TatsĂ€chlich hatten die Teilnehmer der Studie die grĂ¶ĂŸere Cholesterinreduktionen hatten, ein höheres Sterberisiko. Das Inverse von dem was seine Hypothese vorhersagte. Also was passierte mit dieser Studie? Sie... veröffentlichten sie einfach nie. Sie lag im Keller des Hauptuntersuchers Ivan Frantz, bis sein Sohn sie 2011 fand. Als er gefragt wurde, warum sie sie nie veröffentlicht hatten, sagte Frantz: „Wir waren einfach enttĂ€uscht wie sie ausgefallen ist." Die rigoroseste Studie die jemals durchgefĂŒhrt wurde um seine Hypothese zu testen, bewies, dass sie falsch war, und ihnen gefielen die Ergebnisse nicht, also saßen sie einfach drauf. Frantz' Sohn half sie 2016 zu veröffentlichen, aber zu diesem Zeitpunkt war alles so institutionalisiert, dass es wirklich kein ZurĂŒck mehr gab. Sie wurde veröffentlicht und komplett ignoriert.

Was die Forschung gezeigt hat ist, dass Cholesterin tatsĂ€chlich gut fĂŒr einen ist und notwendig fĂŒr Immunfunktion und Gehirnfunktion und viele andere lebenswichtige Prozesse; jede Zellmembran benötigt es. Es ist so vital, dass 80% des Cholesterins „hausintern" im Körper produziert wird. Wenn man in Pathostase ist, produziert der Körper mehr davon weil es so nĂŒtzlich ist, aber wir sahen erhöhtes Cholesterin bei kranken Menschen und nahmen an, Korrelation bedeute KausalitĂ€t. Und wir haben Jahrzehnte damit verbracht, den Cholesterinspiegel der Menschen zu senken. Statine sind ein Erstlinien-Medikament fĂŒr Menschen mit Herzkrankheit, und Statine bieten tatsĂ€chlich Vorteile. Und wir nehmen an, das liegt an der cholesterinsenkenden Funktion, aber Statine reduzieren auch EntzĂŒndung und verbessern die Endothelfunktion. Wenn wir Medikamente verwenden die NUR Cholesterin senken, sehen wir ĂŒberhaupt keine Vorteile fĂŒr die Herzgesundheit. Als Ezetimib (ein Nicht-Statin-Cholesterinsenker) zu Statinen hinzugefĂŒgt wurde, senkte es das Cholesterin noch weiter, zeigte aber keinen zusĂ€tzlichen MortalitĂ€tsvorteil. Genauso bei PCSK9-Inhibitoren: sie senken das Cholesterin dramatisch, reduzieren aber nicht die Sterberaten. Die Medikamente die Cholesterin ohne die entzĂŒndungshemmenden Effekte senken, retten keine Leben. Statine die entzĂŒndungshemmende Effekte haben, tun es. Der Mechanismus dem wir den Nutzen zuschreiben, ist nicht tatsĂ€chlich der Mechanismus der den Nutzen produziert.

Einer der hĂ€ufigsten Kritikpunkte den man ĂŒber neue Theorien oder Ideen hört, ist, dass „Korrelation nicht gleich KausalitĂ€t" ist, und dennoch haben wir hier ein ganzes Behandlungsparadigma darauf aufgebaut, ein Symptom mit einer Ursache zu verwechseln. Wir sahen eine Korrelation, Adipositas tritt neben Krankheit auf, und erklĂ€rten sie kausal, ohne mechanistische ErklĂ€rung dafĂŒr, warum mehr Fettgewebe zu haben solch diverse Erkrankungen verursachen wĂŒrde. Mehr Fettzellen zu haben verursacht Diabetes nicht mehr als eine laufende Nase eine ErkĂ€ltung verursacht. Beides sind einfach beobachtbare Symptome eines vorgelagerten Prozesses.

Krebs

Wir haben Krebs bereits detailliert durchgegangen. Jetzt schau wie er abbildet: die Immunsuppression (8) und gestörte Beseitigung (17) fĂŒr die wir ein ganzes Kapitel verwendet haben, lassen sich direkt auf Ebene 0 zurĂŒckverfolgen, erhöhtes Cortisol (A), Zytokine (N), Histamin (M). Der Warburg-Stoffwechsel taucht bei Mechanismus 7 auf, aber wie wir besprochen haben, ist er ein Marker fĂŒr gestresste Zellen, nicht ein Treiber. Der echte Weg ist A, C, N, H → 8, 10, 17. Alles was wir in Kapitel drei entdeckt haben, ist genau hier im Baum.

Neurodegenerative Krankheiten

Erinnerst du dich, wie wir vorhin gesehen haben, dass Neurodegeneration clustert, dass Alzheimer und Parkinson so viel Pathologie teilen, dass die HÀlfte der Alzheimer-Patienten bei der Autopsie Lewy-Körperchen hat, dass MS-Patienten Alzheimer mit 2-4-facher Rate der Normalbevölkerung entwickeln?

Lass uns zurĂŒcktreten wie wir es besprochen haben und sehen ob es Hinweise gibt denen wir folgen können. Wenn wir zurĂŒcktreten und schauen was die Forschung ĂŒber alle diese Erkrankungen hinweg zeigt, kommt bei jeder einzelnen neurodegenerativen Erkrankung dasselbe zuerst: reduzierter Blutfluss (Hypoperfusion). Hypoperfusion geht der Neurodegeneration bei Alzheimer, Parkinson, ALS, Huntington, MS und frontotemporaler Demenz voraus.

Disease Hypoperfusion? Precedes Neurodegeneration?
Alzheimer's ✓ ✓
Parkinson's ✓ ✓
ALS ✓ ✓
Huntington's ✓ ✓
MS ✓ ✓
Frontotemporal Dementia ✓ ✓

Die pathostastischen Chemikalien die wir verfolgt haben, Noradrenalin, Adrenalin, Vasopressin, Cortisol, verursachen alle Vasokonstriktion bei Mechanismus 1. Das ist ihre Aufgabe bei akuter Bedrohung: Blut zu den Muskeln leiten und weg von nicht-essentiellen Funktionen. Aber wenn diese Chemikalien chronisch erhöht bleiben, wird die Vasokonstriktion ebenfalls chronisch. Und die Hirnregionen die zuerst betroffen sind, sind diejenigen die von kleinen terminalen GefĂ€ĂŸen versorgt werden, die letzten Haltestellen in der vaskulĂ€ren Versorgungskette, oder die Bereiche mit den höchsten metabolischen Anforderungen und der geringsten Ersatzblutversorgung.

Und wir wissen bereits, dass Hypoperfusion Demenz verursacht. Das IST vaskulĂ€re Demenz, kognitiver Abbau durch reduzierten Blutfluss. Sie diagnostizieren es stĂ€ndig. Sie haben sogar eine Kategorie namens „gemischte Demenz" fĂŒr FĂ€lle wo sie nicht sauber trennen können was vaskulĂ€r ist und was Alzheimer, weil die Grenzen so oft verschwimmen. Sie wissen also, dass Hypoperfusion kognitiven Abbau verursacht. Sie wissen, dass Alzheimer Hypoperfusion zeigt bevor Plaques erscheinen. Jede Fachrichtung dokumentierte Hypoperfusion bei ihrer eigenen Krankheit, veröffentlichte es in ihren eigenen Zeitschriften und schaute nie darĂŒber hinaus.

Wir denken, die Neuronen sind tot, es steht direkt im Namen „Neurodegeneration." Aber diese Krankheiten sind voll von Dingen die nicht möglich sein sollten, wenn das Standardmodell stimmt. Luzide Phasen bei Alzheimer-Patienten die plötzlich nach Monaten der Verwirrung ihre Familie erkennen. Gute Tage und schlechte Tage ĂŒber all diese Erkrankungen hinweg. Stress der Symptome verschlechtert. Bewegung die hilft. Die dramatischen Placeboreaktionen bei Parkinson wo Patienten den Tremor um 70% reduzierten.

Wenn die Neuronen tot sind, sollte nichts davon passieren. Tote Zellen kommen nicht zurĂŒck weil man einen guten Tag hatte oder an eine Zuckerpille glaubte. Aber wir haben keine andere ErklĂ€rung, also werden diese Beobachtungen als Anomalien abgelegt statt als Hinweise.

Wir haben versucht, Amyloid-Plaques und Lewy-Körperchen zu beseitigen und diese Proteinaggregate als Ursache der Neurodegeneration behandelt. Aber Patienten können extensive Plaques ohne kognitive Symptome haben, und schwere Demenz mit minimalen Plaques. Die Proteine verursachen nicht die Krankheit. Sie sammeln sich an, weil die Beseitigungssysteme ĂŒber die wir in Kapitel 3 gesprochen haben versagen, aus demselben Grund warum sie ĂŒberall sonst in Pathostase versagen: die Ressourcen des Körpers werden in Richtung Überleben umgelenkt, nicht in Richtung Wartung.

Hypoperfusion ist nur ein Hinweis. Einer den man sehen kann wenn man zurĂŒcktritt und sieht, was diese verwandten Krankheiten gemeinsam haben. Und hier mĂŒssen wir das regulĂ€re medizinische Modell hinzuziehen um in diese Idee hineinzubohren. Wenn es nichts ergibt, treten wir zurĂŒck und schauen nochmal. Aber das erfordert, dass wir neue Ideen ernst nehmen. Vasokonstriktion wurde... ein bisschen studiert. Aber es ist schwer, Finanzierung zu bekommen wenn etwas nicht zu dem passt, was Menschen bereits denken. Wir haben Jahrzehnte und zig Milliarden Dollar damit verbracht, Amyloid-Plaques zu beseitigen, die vorherrschende Theorie fĂŒr Alzheimer, was exakt null wirksame Behandlungen hervorgebracht hat. Unterdessen hat Vasokonstriktion fast keine Finanzierung erhalten und wurde daher kaum untersucht.

· · ·

Alles was wir gerade durchgegangen sind, wurde ĂŒber mehr als ein Jahrhundert in Einzelteilen akribisch dokumentiert. Jeder Mechanismus. Die erhöhten Hormone, die physiologischen Effekte, die kaskadierenden AusfĂ€lle, alles gemessen und veröffentlicht in Tausenden von Studien ĂŒber jede medizinische Fachrichtung hinweg. Die Teile sind alle da. Wir waren nur vorher nicht weit genug zurĂŒckgetreten um zu sehen, dass alles zusammenhĂ€ngt.

Aber wie wir oben festgestellt haben: Korrelation ist nicht KausalitĂ€t. Also schauen wir als NĂ€chstes, was darĂŒber dokumentiert wurde, was zuerst kommt. Krankheit, oder Pathostase.

· · · Ende des Kapitels · · ·

Quellenangaben ↓

But in autoimmunity, a few things happen simultaneously: Treg production drops meaning there are fewer overall Tregs, and the remaining Tregs function less efficiently...And there is something called IL-2, which feeds both Tregs and autoreactive immune cells. F. Harris, Y. A. Berdugo, and T. Tree, "IL-2-based Approaches to Treg Enhancement," Clinical and Experimental Immunology 211, no. 2 (2023): 149–163, https\://doi.org/10.1093/cei/uxac105.

About 25% of people with one autoimmune condition develop at least one more - and for some conditions, the risk of developing a second is 4 to 10+ times higher than the general population. [1] M. Cojocaru, I. M. Cojocaru, and I. Silosi, "Multiple Autoimmune Syndrome," Maedica 5, no. 2 (2010): 132–134, https\://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3150011/. [2] K. Boelaert et al., "Prevalence and Relative Risk of Other Autoimmune Diseases in Subjects with Autoimmune Thyroid Disease," The American Journal of Medicine 123, no. 2 (2010): 183.e1–183.e9, https\://doi.org/10.1016/j.amjmed.2009.06.030.

Autoimmune diseases, which as a whole affect 1 in 10 people. N. Conrad et al., "Incidence, Prevalence, and Co-occurrence of Autoimmune Disorders over Time and by Age, Sex, and Socioeconomic Status: A Population-Based Cohort Study of 22 Million Individuals in the UK," The Lancet 401, no. 10391 (2023): 1878–1890, https\://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)00457-9.

Over half of US adults have multiple diagnosed health conditions. K. B. Watson et al., "Trends in Multiple Chronic Conditions Among US Adults, By Life Stage, Behavioral Risk Factor Surveillance System, 2013–2023," Preventing Chronic Disease 22 (2025): 240539, https\://doi.org/10.5888/pcd22.240539.

Older adults having 5+ conditions means an average of 50 prescriptions, 14 different doctors, and 37 visits per year. R. M. Benjamin, "Multiple Chronic Conditions: A Public Health Challenge," Public Health Reports 125, no. 5 (2010): 626–627, https\://doi.org/10.1177/003335491012500502.

About 80% of people with Parkinson's disease will develop dementia during the course of the disease. C. Counsell et al., "The Incidence, Baseline Predictors, and Outcomes of Dementia in an Incident Cohort of Parkinson's Disease and Controls," Journal of Neurology 269 (2022): 4288–4298, https\://doi.org/10.1007/s00415-022-11058-2.

If you have depression you are about 40% more likely to experience a stroke. J.-Y. Dong et al., "Depression and Risk of Stroke: A Meta-analysis of Prospective Studies," Stroke 43, no. 1 (2012): 32–37, https\://doi.org/10.1161/STROKEAHA.111.630871.

At autopsy, about 60% of Alzheimer's patients have Lewy bodies - the 'hallmark' of Parkinson's. R. L. Hamilton, "Lewy Bodies in Alzheimer's Disease: A Neuropathological Review of 145 Cases Using α-Synuclein Immunohistochemistry," Brain Pathology 10, no. 3 (2000): 378–384, https\://doi.org/10.1111/j.1750-3639.2000.tb00269.x.

MS patients have about twice the risk of developing Alzheimer's disease, and among younger adults the risk of dementia is over 4 times higher. [1] E. B. Cho et al., "The Risk of Dementia in Multiple Sclerosis and Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder," Frontiers in Neuroscience 17 (2023): 1214652, https\://doi.org/10.3389/fnins.2023.1214652. [2] E. Mahmoudi et al., "Diagnosis of Alzheimer's Disease and Related Dementia Among People with Multiple Sclerosis: Large Cohort Study, USA," Multiple Sclerosis and Related Disorders 57 (2022): 103351, https\://doi.org/10.1016/j.msard.2021.103351.

When researchers analyzed 10 million patients to look at the pattern of comorbidities, they identified well-defined disease clusters. T. Beaney et al., "Identifying Multi-Resolution Clusters of Diseases in Ten Million Patients with Multimorbidity in Primary Care in England," Communications Medicine 4, article 102 (2024), https\://doi.org/10.1038/s43856-024-00529-4.

Pathostasis chemical table values. [1] A. Kumar et al., "Stress: Neurobiology, Consequences and Management," Journal of Pharmacy & Bioallied Sciences 5, no. 2 (2013): 91–97, https\://doi.org/10.4103/0975-7406.111818. [2] M. Popoli et al., "The Stressed Synapse: The Impact of Stress and Glucocorticoids on Glutamate Transmission," Nature Reviews Neuroscience 13 (2012): 22–37, https\://doi.org/10.1038/nrn3138. [3] K. Sharma et al., "Stress-Induced Diabetes: A Review," Cureus 14, no. 9 (2022): e29142, https\://doi.org/10.7759/cureus.29142. [4] A. J. Horn et al., "Severe PTSD Is Marked by Reduced Oxytocin and Elevated Vasopressin," Comprehensive Psychoneuroendocrinology 19 (2024): 100236, https\://doi.org/10.1016/j.cpnec.2024.100236. [5] T. C. Theoharides, "The Impact of Psychological Stress on Mast Cells," Annals of Allergy, Asthma & Immunology 125, no. 4 (2020): 388–392, https\://doi.org/10.1016/j.anai.2020.07.007. [6] B. J. Jones, T. Tan, and S. R. Bloom, "Minireview: Glucagon in Stress and Energy Homeostasis," Endocrinology 153, no. 3 (2012): 1049–1054, https\://doi.org/10.1210/en.2011-1979. [7] A. Pilozzi, C. Bhatt, and X. Huang, "The Role of ÎČ-Endorphin in Chronic Stress and Associated Diseases," International Journal of Molecular Sciences 22, no. 1 (2021): 114, https\://doi.org/10.3390/ijms22010114.

Researchers have started calling Alzheimer’s “type 3 diabetes” because they found insulin resistance in the brain. S. M. de la Monte and J. R. Wands, “Alzheimer’s Disease Is Type 3 Diabetes—Evidence Reviewed,” Journal of Diabetes Science and Technology 2, no. 6 (2008): 1101–1113, https\://doi.org/10.1177/193229680800200619.

In 2004 when Klein et al. removed 28-44% of abdominal fat via liposuction, they found no change in insulin sensitivity, no change in inflammatory markers, and no change in blood pressure, glucose, insulin, or lipid concentrations. S. Klein, L. Fontana, V. L. Young, A. R. Coggan, C. Kilo, B. W. Patterson, and B. S. Mohammed, "Absence of an Effect of Liposuction on Insulin Action and Risk Factors for Coronary Heart Disease," New England Journal of Medicine 350, no. 25 (2004): 2549–2557, https\://doi.org/10.1056/NEJMoa033179.

They then tracked these same people for 1.5 to 4 years after the liposuction and these same results persisted. B. S. Mohammed, S. Cohen, D. Reeds, V. L. Young, and S. Klein, "Long-term Effects of Large-Volume Liposuction on Metabolic Risk Factors for Coronary Heart Disease," Obesity 16, no. 12 (2008): 2648–2651, https\://doi.org/10.1038/oby.2008.418.

27% of thin people have metabolic profiles that look just like what medicine thinks is caused by obesity. G. Z. Zenas-Trujillo et al., “Prevalence of Metabolically-Obese Normal-Weight Worldwide: Systematic Review and Meta-Analysis,” Journal of Endocrinology and Metabolism 13, no. 3 (2023): 104–113, https\://doi.org/10.14740/jem882.

35% of obese people are metabolically healthy. H. Lin et al., “The Prevalence, Metabolic Risk and Effects of Lifestyle Intervention for Metabolically Healthy Obesity: A Systematic Review and Meta-Analysis,” Medicine 96, no. 47 (2017): e8838, https\://doi.org/10.1097/MD.0000000000008838.

He had collected data from 22 countries in an effort to prove his idea, but only 6 of them supported his hypothesis. A. Keys, "Atherosclerosis: A Problem in Newer Public Health," Journal of the Mount Sinai Hospital, New York 20, no. 2 (1953): 118–139.

Two epidemiologists published a devastating critique pointing out that Keys had data from 22 countries but only used 6, and that he was studying a "tenuous association" rather than proof of causality. J. Yerushalmy and H. E. Hilleboe, "Fat in the Diet and Mortality from Heart Disease; A Methodologic Note," New York State Journal of Medicine 57, no. 14 (1957): 2343–2354.

Keys was also the person who named BMI Body Mass Index...one statistician in the 1830s who was trying to define "the average man". G. Eknoyan, "Adolphe Quetelet (1796-1874)—The Average Man and Indices of Obesity," Nephrology Dialysis Transplantation 23, no. 1 (2008): 47–51, https\://doi.org/10.1093/ndt/gfm517.

They studied over 9000 people in controlled settings...from 1968-1973...They just
never published it. It sat in the lead investigator Ivan Frantz's basement until his son found it in 2011. C. E. Ramsden, D. Zamora, S. Majchrzak-Hong, K. R. Faurot, S. K. Broste, R. P. Frantz, J. M. Davis, A. Ringel, C. M. Suchindran, and J. R. Hibbeln, "Re-evaluation of the Traditional Diet-Heart Hypothesis: Analysis of Recovered Data from Minnesota Coronary Experiment (1968-73)," BMJ 353 (2016): i1246, https\://doi.org/10.1136/bmj.i1246.

It is so vital that 80% of your cholesterol is produced "in house" in your body. Harvard Health Publishing, "How It's Made: Cholesterol Production in Your Body," Harvard Health, accessed January 5, 2026, https\://www.health.harvard.edu/heart-health/how-its-made-cholesterol-production-in-your-body.

Statins also reduce inflammation and improve endothelial function. A. Oesterle, U. Laufs, and J. K. Liao, "Pleiotropic Effects of Statins on the Cardiovascular System," Circulation Research 120, no. 1 (2017): 229–243, https\://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.116.308537.

When they added ezetimibe (a non-statin cholesterol lowering drug) to statins, it lowered cholesterol even further but showed no additional mortality benefit. S. Zhan, M. Tang, F. Liu, P. Xia, M. Shu, and X. Wu, "Ezetimibe for the Prevention of Cardiovascular Disease and All-Cause Mortality Events," Cochrane Database of Systematic Reviews 11, no. 11 (2018): CD012502, https\://doi.org/10.1002/14651858.CD012502.pub2.

Same with PCSK9 inhibitors, they lower cholesterol dramatically but don't reduce death rates. A. Karatasakis et al., “Effect of PCSK9 Inhibitors on Clinical Outcomes in Patients With Hypercholesterolemia: A Meta-Analysis of 35 Randomized Controlled Trials,” Journal of the American Heart Association 6, no. 12 (2017): e006910, https\://doi.org/10.1161/JAHA.117.006910.

Cortisol specifically promotes visceral fat accumulation. E. S. Epel et al., "Stress and Body Shape: Stress-Induced Cortisol Secretion Is Consistently Greater Among Women With Central Fat," Psychosomatic Medicine 62, no. 5 (2000): 623–632, https\://doi.org/10.1097/00006842-200009000-00005.

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Hypoperfusion in Parkinson's Disease. L. Pelizzari, S. Di Tella, F. Rossetto, M. M. LaganĂ , N. Bergsland, A. Pirastru, M. Meloni, R. Nemni, and F. Baglio, "Parietal Perfusion Alterations in Parkinson's Disease Patients Without Dementia," Frontiers in Neurology 11 (2020): 562, https\://doi.org/10.3389/fneur.2020.00562.

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Hypoperfusion in Multiple Sclerosis. M. D'haeseleer, S. Hostenbach, I. Peeters, S. El Sankari, G. Nagels, J. De Keyser, and M. B. D'hooghe, "Cerebral Hypoperfusion: A New Pathophysiologic Concept in Multiple Sclerosis?", Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism 35, no. 9 (2015): 1406–1410, https\://doi.org/10.1038/jcbfm.2015.131.

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The dramatic placebo responses in Parkinson's where patients reduced tremors by 70%. Barbagallo, G., R. NisticĂČ, B. Vescio, et al. "The Placebo Effect on Resting Tremor in Parkinson's Disease: An Electrophysiological Study." Parkinsonism & Related Disorders 52 (2018): 17–23, https\://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2018.03.012.

They found brains full of plaques in the autopsies of people without dementia or Alzheimer's. Aizenstein, H. J., R. D. Nebes, J. A. Saxton, et al. "Frequent Amyloid Deposition Without Significant Cognitive Impairment Among the Elderly." Archives of Neurology 65, no. 11 (2008): 1509–1517, https\://doi.org/10.1001/archneur.65.11.1509.

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