氨基酸和脂质预测糖尿病风险在代谢组学病例对照研...-1
氨基酸和脂质预测糖尿病风险在代谢组学病例对照研究结果的应用
近期，一项长达10年的巢试病例对照研究显示，可以利用氨基酸和脂质的代谢变化来预测妊娠期患糖尿病（gestational
diabetes mellitus，GDM）的女性，在产后患2型糖尿病(type 2
diabetes，T2D)的风险，并通过10种差异代谢物的变化构建出具有88.3%准确性的预测模型。
该研究由多伦多大学医学院生理学教授Michael
Wheeler与细胞和生物分子研究中心的分子遗传学和计算机科学助理教授Hannes Röst、生理学科学家Feihan Dai和Erica
Gunderson合作，在《PLOS
Medicine》（IF=11.048）发文，从代谢变化角度去探究从GDM转变为T2D的病理学特性，提供了一种除葡萄糖以外的代谢物去评估该风险的替代方法，其简单而准确的特性优势可能超过目前的临床方法。
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项目背景
据统计，有GDM病史的妇女在中年时患T2D的风险要高出7倍，35%-50%的GDM患者会在产后10年内发展为T2D，同时患心功能亢进和心血管疾病的风险也比正常人高。医生们建议患有GD的女性在分娩后每年需要进行一次口服葡萄糖耐量测试，以测试身体从血液中清除糖的能力，但这一过程费时费力，只有不到一半的女性能坚持下去。所以，开发一种准确的方法来预测妊娠后GDM向T2D的转变，并更好地研究T2D潜在患者代谢紊乱的独特病理生理机制及其对GDM人群的潜在原因是非常重要的。
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技术路线
图1
A）共有1035名患有GDM的孕妇被招募，其中有1010名无T2D。随访2年后，有113名患有T2D，8年后，增加65名。
B）对患有T2D的女性进行空腹血浆代谢物检测。
C）进行了三项生物信息学分析：
(1)在baseline进行前瞻性分析，预测糖尿病与代谢物的关联；
(2)随访时到横断面分析揭示T2D代谢途径；
(3)纵向分析描述T2D发展轨迹。
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实验结果
通过收集的样本进行代谢组学实验，经过baseline、横截面研究、纵向分析的统计筛选最终发现，有140个差异代谢物具有意义。筛选过程如下：
首先，对baseline的实验结果使用随机森里挑选其中具有高预测能力的20种代谢物——己糖（包括葡萄糖和果糖在内的所有6碳单糖的总和）、6种氨基酸、6种甘油磷脂、2种酰基肌氨酸、2种鞘脂和3种生物胺，构建模型进行预测。（见图2
）该模型通过AUC、敏感性、特异性、精确度和准确性来评价其预测性能，并且在生成和评价过程时重复100次以达到最优拟合模型。
图2
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