2型糖尿病早期預警與臨床動態監測有了新思路

近日，電子科技大學生命學院生物信息學團隊針對2型糖尿病進展過程中胰島風險細胞的異常擾動解析問題，使用涵蓋2型糖尿病不同進展階段的大規模胰島單細胞轉錄組測序數據，基于可解釋性分析框架scRiskCell識別與量化受疾病擾動影響的細胞類型特異性胰島風險細胞。scRiskCell從細胞內在轉錄特征出發，建立細胞表達狀態與供體疾病程度之間的關聯，為糖尿病早期預警與臨床動態監測提供了新思路。相關成果于6月24日發表于iMeta。

2型糖尿病（T2D）作為一種典型的代謝紊亂疾病，其主要特征為胰島素分泌功能障礙。在疾病發展過程中，患者通常會經歷一個關鍵的糖尿病前期（preT2D）階段——此時血糖水平雖未達到臨床診斷標準，但已顯著高于正常范圍，并伴隨著胰島β細胞對葡萄糖刺激的胰島素分泌反應逐漸減弱。這一階段猶如站在疾病發展的十字路口，若不及時干預，大多數患者最終會發展為典型的糖尿病。盡管目前已有大量關于糖尿病分子機制的研究，但糖尿病前期向典型糖尿病轉變的具體驅動機制的認知仍然有限。

為解決上述問題，研究團隊開發了scRiskCell，這是一個基于機器學習的計算框架，能夠識別胰島中的細胞類型特異性風險細胞（包括稀有的ε細胞），從而揭示糖尿病進展機制及罕見細胞類型的潛在作用。

通過嚴格的樣本內和跨樣本評估，團隊證明scRiskCell能夠在不同隊列中穩健地檢測出真正受疾病擾動的風險細胞，即使在低豐度細胞群體中也能實現，同時有效排除了技術和供體背景造成的混雜干擾。該框架不僅能夠量化糖尿病連續疾病進程中（從正常血糖到糖尿病前期，進一步到糖尿病）風險細胞比例的動態變化，還能識別疾病進展過程中驅動β細胞功能障礙的關鍵轉錄程序。與基于供體水平的傳統分析方法相比，scRiskCell顯著提高了對疾病相關基因表達變化的檢測靈敏度，同時為解析糖尿病進程中基因調控網絡（GRN）的動態重編程提供了新的見解。

相關論文信息：https://doi.org/10.1002/imt2.70060