新算法可使用遗传标记来预测糖尿病肾脏疾病
新算法可使用遗传标记来预测糖尿病肾脏疾病根据世界卫生组织的数据，全球2型糖尿病患者的人数从1980年的1.08亿上升到2014年的4.22亿。糖尿病的一个常见并发症是肾脏疾病，也被称为糖尿病肾病。糖尿病的特点是血糖水平升高。随着时间的推移，高血糖会损害肾脏的微小过滤单元，导致它们不能有效地从血液中清除废物，并将清洁的血液返回到循环中。这种损害是不可逆的，并最终导致肾脏衰竭，需要通过透析或肾脏移植进行治疗。在美国，44%的晚期肾病和透析病例是由糖尿病引起的。来自香港中文大学的研究人员与桑福德-伯纳姆-普雷斯公司合作，开发了一个计算模型，可以预测2型糖尿病患者是否会患上肾病。该研究的通讯作者RonaldMa说："在开发糖尿病患者的肾脏疾病治疗方法方面已经取得了重大进展。然而，仅仅根据临床因素来评估单个病人患肾脏疾病的风险可能很困难，因此确定谁患糖尿病肾脏疾病的风险最大是一个重要的临床需求。"为了解决这一临床需求，研究人员转向了DNA甲基化，这是一个将甲基添加到DNA分子中的生物过程。该过程是细胞控制哪些基因在什么时候活跃的方法之一，并且很容易通过血液测试进行测量。DNA甲基化是一种可遗传的（表观遗传）改变，与癌症和其他疾病，如心血管疾病有关。以前曾有人试图找出一种可以预测糖尿病肾病的生物标志物。虽然全基因组关联研究（GWAS）在确定2型糖尿病的遗传标记方面取得了一些成功，但人们认为像甲基化这样的表观遗传标记提供了一种捕捉遗传和环境因素之间互动的方法。研究人员使用DNA甲基化作为标记，教导他们的计算模型预测肾脏功能，使用的数据来自香港糖尿病登记处的1271名2型糖尿病患者。他们还在另外一组326名美国本土2型糖尿病患者身上测试了该模型，确保该模型可以预测不同人群的肾脏疾病。该计算模型可以很好地预测肾脏功能，实现了接收器操作特征（AUROC）下的平均面积为0.76，不受性别或年龄等因素的影响。AUROC是一个性能指标，评估机器学习模型对病例（阳性例子）和非病例（阴性例子）的区分程度。AUROC为1.0相当于一个完美的分类器，而AUROC为0.5则相当于掷硬币的结果。0.7到0.8的AUROC表明性能良好。该研究的共同通讯作者KevinYip说："我们的计算模型可以使用来自血样的甲基化标记物来预测当前的肾脏功能和未来几年的肾脏功能，这意味着它可以很容易地与当前评估病人肾脏疾病风险的方法一起实施。"鉴于2型糖尿病在全世界的流行，以及糖尿病肾病是可以预防的，这项研究的发现很重要。它们可能会导致一种早期诊断和治疗这种疾病的方法。研究人员正在完善他们的模型，并计划将其扩展到其他数据，这些数据可能会增强其预测其他糖尿病相关健康结果的能力。Ma说："我们很高兴这项研究的结果可以改善未来的护理，并更容易确定谁将从这些防止糖尿病肾脏损害的新疗法中获益最多。科学仍在不断发展，但我们正在努力将更多信息纳入我们的模型，以进一步增强糖尿病精准医疗的能力。"该研究发表在《自然通讯》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1359939.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1359939.htm
