新算法可使用遺傳標記來預測糖尿病腎臟疾病

　　腎臟疾病是糖尿病的一種常見的、不可逆轉的并發癥。研究人員開發了一種算法，利用遺傳標記提前數年預測2型糖尿病患者是否會發展成腎臟疾病，這可能為早期診斷和治療這種可預防的疾病提供一種方法。

　　根據世界衛生組織的數據，全球2型糖尿病患者的人數從1980年的1.08億上升到2014年的4.22億。糖尿病的一個常見并發癥是腎臟疾病，也被稱為糖尿病腎病。

　　糖尿病的特點是血糖水平升高。隨著時間的推移，高血糖會損害腎臟的微小過濾單元，導致它們不能有效地從血液中清除廢物，并將清潔的血液返回到循環中。這種損害是不可逆的，并最終導致腎臟衰竭，需要通過透析或腎臟移植進行治療。在美國，44%的晚期腎病和透析病例是由糖尿病引起的。

　　來自香港中文大學的研究人員與桑福德-伯納姆-普雷斯公司合作，開發了一個計算模型，可以預測2型糖尿病患者是否會患上腎病。

　　該研究的通訊作者Ronald Ma說："在開發糖尿病患者的腎臟疾病治療方法方面已經取得了重大進展。然而，僅僅根據臨床因素來評估單個病人患腎臟疾病的風險可能很困難，因此確定誰患糖尿病腎臟疾病的風險最大是一個重要的臨床需求。"

　　為了解決這一臨床需求，研究人員轉向了DNA甲基化，這是一個將甲基添加到DNA分子中的生物過程。該過程是細胞控制哪些基因在什么時候活躍的方法之一，并且很容易通過血液測試進行測量。

　　DNA甲基化是一種可遺傳的（表觀遺傳）改變，與癌癥和其他疾病，如心血管疾病有關。以前曾有人試圖找出一種可以預測糖尿病腎病的生物標志物。雖然全基因組關聯研究（GWAS）在確定2型糖尿病的遺傳標記方面取得了一些成功，但人們認為像甲基化這樣的表觀遺傳標記提供了一種捕捉遺傳和環境因素之間互動的方法。

　　研究人員使用DNA甲基化作為標記，教導他們的計算模型預測腎臟功能，使用的數據來自香港糖尿病登記處的1271名2型糖尿病患者。他們還在另外一組326名美國本土2型糖尿病患者身上測試了該模型，確保該模型可以預測不同人群的腎臟疾病。

　　該計算模型可以很好地預測腎臟功能，實現了接收器操作特征（AUROC）下的平均面積為0.76，不受性別或年齡等因素的影響。AUROC是一個性能指標，評估機器學習模型對病例（陽性例子）和非病例（陰性例子）的區分程度。AUROC為1.0相當于一個完美的分類器，而AUROC為0.5則相當于擲硬幣的結果。0.7到0.8的AUROC表明性能良好。

　　該研究的共同通訊作者Kevin Yip說："我們的計算模型可以使用來自血樣的甲基化標記物來預測當前的腎臟功能和未來幾年的腎臟功能，這意味著它可以很容易地與當前評估病人腎臟疾病風險的方法一起實施。"

　　鑒于2型糖尿病在全世界的流行，以及糖尿病腎病是可以預防的，這項研究的發現很重要。它們可能會導致一種早期診斷和治療這種疾病的方法。研究人員正在完善他們的模型，并計劃將其擴展到其他數據，這些數據可能會增強其預測其他糖尿病相關健康結果的能力。

　　Ma說："我們很高興這項研究的結果可以改善未來的護理，并更容易確定誰將從這些防止糖尿病腎臟損害的新療法中獲益最多。科學仍在不斷發展，但我們正在努力將更多信息納入我們的模型，以進一步增強糖尿病精準醫療的能力。"

　　該研究發表在《自然通訊》雜志上。