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翁建平教授团队：机器学习方法揭示1型糖尿病的微生物组、代谢组、脂质组特征及其相互作用（185-OR）| ADA2023

谭慧玲1，施雨1，岳彤1，郑冬雪1，王超凡2，刘子瑜2，杨黛稚2，丁宇1，许雯2，严晋华2，骆斯慧1，翁建平1，郑雪瑛1

1 图书馆VIP附属第一医院（安徽省立医院）内分泌科

2 中山大学附属第三医院内分泌科

背景与目的：肠道菌群及代谢物与1型糖尿病（T1D）的发生发展可能相关。本研究拟利用机器学习方法描绘T1D患者的肠道微生物、血清代谢物和脂质的多组学特征，筛选出与T1D发生相关的菌群和代谢物。

方法：本研究为横断面研究，纳入38名T1D患者、38名健康对照者作为发现组，另有61名T1D患者作为验证组。所有研究参与者均接受临床检查，并收集血液和粪便样本。本研究使用16S rRNA基因扩增子测序分析肠道微生物群，用液相色谱-质谱法分析血清代谢物和脂质。所有组学数据均使用生物信息学方法和机器学习方法（逻辑回归、支持向量机、高斯朴素贝叶斯和随机森林）进行联合分析。

结果：基于微生物群特征的机器学习模型诊断T1D的准确率为0.7555，基于代谢物特征的机器学习模型诊断T1D的准确率为0.9333。微生物组分析结果表明，Ruminococcus torques、Anaerostipes、Veillonella、Erysipelotrichaceae UCG-003、Blautia和Coprococcus是T1D患者的特征性微生物（在T1D患者中均增加）。代谢组分析表明，3-羟基丁酸和9-oxo-ode 是T1D患者的特征性代谢物（在T1D患者中均增加）。PC(36:4e)(rep) 是T1D患者的特征性脂质。同时，验证组分析结果进一步确认了发现组中有关微生物组、代谢组和脂质组特征的筛选结果。

结论：研究通过联合机器学习方法和多组学方法，表明T1D的发生或进展与患者微生物、代谢物和脂质的特征或功能改变有关。

专家点评：

1型糖尿病是一种受多种遗传和环境因素影响的复杂疾病。本团队前期研究通过中国1型糖尿病登记管理项目描绘出了中国1型糖尿病流行全景图，并通过广东省1型糖尿病转化医学研究的遗传学研究鉴定出中国1型糖尿病患者遗传与临床表型的关联。

除遗传因素外，既往研究已将某些肠道微生物、血清代谢物和脂质确定为参与T1D发生的关键环境因素。然而，大多数研究只针对T1D患者肠道微生物、血清代谢物或脂质进行单一组学研究。肠道微生物与血清代谢物/脂质间的相互作用在T1D进展中的影响尚未完全阐明。同时，机器学习方法作为大数据分析的有力手段，较常规生信方法在组学数据分析中具有其独特优势。

基于上述，本研究收集了来自T1D患者的肠道微生物组，代谢组和脂质组数据，并使用常规生信分析手段结合机器学习方法分析多组学数据。旨在阐明1型糖尿病患者上述组学特征及其相互作用，为后续T1D的诊治提供新思路。 

翁建平教授团队：二甲双胍对初诊2型糖尿病患者的长期心血管效应（1362-P）| ADA2023

岳彤1，汪徐麟1，赵敏哲1，骆斯慧1，翁建平1，郑雪瑛1

1 图书馆VIP附属第一医院（安徽省立医院）内分泌科

目的:调查二甲双胍是否能够降低新诊2型糖尿病患者心血管事件的发生率。

研究设计和方法: 选取安徽省立医院2000年1月1日至2021年6月30日年间，登记收集的48,338例2型糖尿病患者进行了回顾性队列观察研究。进一步删选新诊断的 T2D 患者(诊断时间为6个月内)的数据，并与未使用二甲双胍的患者进行比较。主要结局是首次发生心血管事件，包括冠状动脉疾病(CHD)、中风和因心力衰竭住院(HF)。采用倾向性评分控制混杂因素，使用Kaplan–Meier方法绘制生存曲线；使用Log-Rank检验评估生存差异；使用Cox比例风险模型进行多变量分析。

结果: 使用二甲双胍的新诊断 T2D 患者与未使用的患者相比，心衰(HR 0.51,95% CI0.28-0.93)和冠心病(HR 0.51,95% CI 0.28-0.92)的发生风险显著降低。但是，中风该风险事件无差异(HR 0.89,95% CI 0.68-1.17)。

结论: 在目前的回顾性研究中，使用二甲双胍可能有助于预防新诊断的 T2D 患者冠心病和心衰事件的发生。但仍需要进一步的随机对照试验来证实这些发现。

专家点评：

二甲双胍是治疗2型糖尿病的一线药物。随着GLP-1RA和SGLT-2i相关临床研究心血管结局获益的结果发布，传统降糖药物（如二甲双胍）对患者远期心血管事件的作用受到越来越多的关注。英国前瞻性糖尿病随机研究（UKPDS）报告了二甲双胍与心血管预后的改善有关，后续一系列的随机对照试验，meta分析等研究巩固了其在2型糖尿病患者治疗领域中的地位。目前，已经提出许多机制来解释在UKPDS和其他地方看到的心血管结果的影响。

因此，我们这项研究的目的是二甲双胍在初诊2型糖尿病患者中的长期的心血管获益能力。我们的研究观察时间更长，人群更大。因此，初诊2型糖尿病患者使用二甲双胍可能可以改善远期心血管疾病发生风险。总的来看，二甲双胍可减少新诊断及已经存在心血管疾病的 2型糖尿病患者的心血管事件发生风险。本研究结果为今后开展2型糖尿病预防、早期干预等研究提供了理论依据，以期实现早期预防、早期治疗。

翁建平教授团队：机器学习揭示1型糖尿病患者的代谢扰动（1449-P）|ADA2023

朱姜宇1 ，赵敏哲2，郑雪瑛2，骆斯慧2，丁宇2，翁建平2

1. 蚌埠医学院

2. 图书馆VIP附属第一医院（安徽省立医院）内分泌科

背景：1型糖尿病（T1D）是一种自身免疫性导致的代谢性疾病。因此鉴定与T1D相关的代谢标记物对理解疾病发展有重要意义。本研究旨在研究T1D患者的血浆代谢型，并确定代谢标志物。

方法：我们招募了29名成年T1D患者和29名年龄、性别等临床信息匹配的非T1D患者。使用液相色谱-质谱分析了血清代谢物，并使用机器学习筛选潜在的T1D相关生物标志物。

结果：根据FC> 2.0和p < 0.05标准，鉴定出129种不同的代谢物，其中上调代谢物83种，下调代谢物46种。在HMDB数据库中共鉴定出26种代谢物，这26种代谢物在5个KEGG PATHWAY数据库中富集，其中3条通路显著富集分别是嘌呤代谢、酮体的合成与降解以及丁酸甲酯代谢。综合分析和机器学习方法相结合，筛选与T1D相关的生物标志物。选择前10位代谢产物作为T1D的候选生物标志物（P < 10E-4, AUC：0.86-0.95）：L-fucopyranose, Hept-2-ulose,L-rhamnose, Docosahexaenoic acid, Pumiliotoxin 251d, 9,12-octadecadienal,Oleamide, Estrane, (e,e)-2,4-heptadienal, and Hexadecanamide。

结论：这项研究表明，嘌呤代谢、酮体的合成与降解以及丁酸甲酯代谢受损被确定为与T1D相关的代谢失调。这些生物标志物在T1D的诊断以及对后续治疗干预反应中可能具有重要的临床意义。

专家点评：

1型糖尿病是自身免疫系统攻击胰岛β细胞，从而破坏导致胰岛素分泌绝对减少，从而出现高血糖的一种自身免疫性疾病，但具体机制仍不清楚。高通量代谢组学技术可以为T1D的危险因素和病理生理途径提供重要的见解，可以确定与T1D有关的血清代谢物的改变。机器学习可用于辅助疾病诊断，预测药物反应，估计疾病发病率和新的生物标志物。

这项研究收集了29名成年T1D患者和29名非T1D患者的代谢组数据，使液相色谱-质谱分析血清代谢物，并使用机器学习筛选潜在的T1D相关生物标志物，这些生物标志物可能对T1D的诊断和治疗干预的后续反应具有重要的临床意义。