新闻网讯 近日，《细胞报告·医学》（Cell Reports Medicine）在线发表公卫学院刘刚教授、黄恺教授及中国疾病预防控制中心周脉耕研究员的联合研究成果“2 型糖尿病的表型异质性与全因死亡及特定原因死亡风险”（Phenotypicheterogeneityof type 2 diabetes and risks of all-cause and cause-specific mortality）。研究基于中国全国代表性人群，率先利用新的机器学习算法（DDRTree）识别出具有不同特征的2型糖尿病亚型，预测其死亡风险存在显著差异，进一步开发了一款在线风险评估工具，为糖尿病的精准防控提供新思路。

2型糖尿病是全球最常见的慢性病之一，但它并不是一种“单一模式”的疾病。不同患者在血糖、体重、血脂和并发症风险上存在显著差异：有些患者在偏瘦时即发病，有些则伴随严重肥胖；部分患者更易发生心血管并发症，而另一些则更容易发生肾脏或其他并发症。这种差异体现了糖尿病的复杂异质性。识别糖尿病的异质性，对于个体化诊疗、改善长期预后至关重要。然而，以往研究多将糖尿病患者“硬性”划分为固定的类别，忽略了糖尿病患者表型在不同个体间的渐进、连续变化。

研究基于中国全国代表性人群（CCDRFS），纳入10091名新发2型糖尿病患者。团队应用判别降维树算法（DDRTree）将常规临床指标（如HbA1c、BMI、血压、血脂）转化为直观的“树状图谱”，在二维结构中展示患者表型的连续分布。图谱上的每个点代表具有特定表型特征的个体，混合特征的患者位于主树干中心，极端表型逐渐延伸至树梢，从而更清晰地呈现糖尿病的异质性，突破传统“硬性分类”的局限。

图为新诊断2型糖尿病患者代谢风险因素表型异质性的可视化。

研究发现，中国糖尿病人群不同表型与死亡风险呈现显著差异：位于树右侧的患者，表现为血压升高和肥胖，发生心血管疾病（CVD）和全因死亡的风险显著升高；癌症死亡风险分布与全因死亡相似，但未达到统计学显著。位于树左上部的患者，表现为HbA1c升高、血脂异常（总胆固醇、甘油三酯升高且高密度胆固醇降低）以及中度肥胖，发生糖尿病酮症酸中毒/昏迷死亡的风险最高。位于树左下部的患者，表现为较高的高密度胆固醇和总胆固醇水平，发生慢性阻塞性肺疾病（COPD）死亡的风险显著升高。

图为新诊断2型糖尿病全因及特定死因死亡风险异质性的可视化。

在基于UKBiobank新发糖尿病人群的验证分析中，各特定死因死亡风险分布总体与CCDRFS一致。然而，CVD死亡的高风险主要集中在肥胖、血脂异常并伴有中度高血糖的人群中，这与中国人群中CVD死亡高风险主要由血压升高和肥胖驱动略有不同。这些结果不仅部分验证了中国人群研究的发现，也揭示了中国糖尿病人群特有的风险模式，尤其是血压与心血管死亡风险之间的关联更为突出。

团队还开发了一款在线风险评估工具，患者只需输入年龄、性别和7项常见临床指标，即可“定位”到表型树状图上，并预测未来全因死亡、CVD死亡、糖尿病酮症酸中毒/昏迷死亡或COPD死亡风险。

公卫学院博士研究生邱子馨为第一作者，刘刚为最后通讯作者，黄恺、周脉耕为共同通讯作者。研究得到国家科技重大专项、国家自然科学基金等资助。

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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379125004409