原標題：「新計算器」助力臨床醫師精準診斷糖尿病分型
轉自：《國際糖尿病》
編者按：精準確診患者的糖尿病分型在糖尿病診療中舉足輕重，是臨床工作中的難點之一。由於患者臨床特徵的複雜性，儘管胰島細胞相關的抗體檢測、1型糖尿病遺傳風險在一定程度上有助於診斷，卻並不能做到精準診斷。 近期發表於BMJ OPEN雜誌的一項研究顯示一種在線使用的「新計算器」有助於快速診斷不同類型的糖尿病。
來自英國埃克塞特大學、牛津大學和鄧迪大學共同聯合開發了這種「新計算器」幫助臨床醫生快速診斷1型糖尿病(T1DM)或2型糖尿病 (T2DM)，以指導臨床醫生採取最佳治療方案，減少糖尿病併發症發生。「新計算器」是基於多變量臨床診斷模型，納入了患者的臨床特徵（診斷年齡、體質指數等）和臨床生物標誌物（谷氨酸脫羧酶抗體GADA、胰島抗原2胰島自身抗體，T1DM遺傳風險評分）五個預測變量，以快速鑑別糖尿病的不同分型，減少誤診。
這項研究共納入了1352例糖尿病患者用於多變量臨床診斷模型的開發，582例糖尿病患者用於多變量臨床診斷模型的驗證，研究對象均為歐洲白人，年齡為18~50歲。T1DM診斷標準為快速的胰島素需求（診斷後3年內）和嚴重內源性胰島素缺乏（C肽<200pmol/l），T2DM診斷標準為短期內無胰島素需求，或胰島素治療3年內保留內源性胰島素分泌功能（C肽>600pmol/L，糖尿病病程≥5年）。
研究結果顯示，模型開發隊列中有13%的受試者為T1DM，五個預測變量均為T1DM的獨立判別預測因子（P<0.001），個體接受者運行曲線下面積（ROC AUC）為0.82～0.85。多變量臨床診斷模型預測準確性高，ROC AUC範圍為0.90（95%CI為0.88～0.93）（僅臨床特徵）至0.97（95% CI為0.96-0.98）（所有預測因子），且預測誤差低。多變量臨床診斷模型的驗證結果與預測結果保持一致，臨床特徵和GADA標誌物預測ROC AUC為0.93（0.90~0.96）（圖1）。結合臨床特徵和生物標誌物的多變量臨床診斷模型識別具有快速胰島素需求的T1DM準確性高，可幫助臨床醫生和研究者準確地識別T1DM患者。
圖1：新計算器研發樣本驗證結果情況
「新計算器」基於埃克塞特大學前期開發的相似計算器，幫助臨床醫生診斷患者是否為單一基因引起的糖尿病亞型MODY。目前在線計算器使用人群已經超過10萬人，且9000餘人下載了糖尿病診斷應用，這些數據將在「新計算器」中得以更新。近期，巴塞隆納召開的歐洲糖尿病研究協會年會（EASD2019）上發表的一項新研究表明，約半數轉診至英國診斷實驗室的MODY病例使用過「計算器」，並且使用「計算器」較未使用計算器的病例檢出率更高。
負責這項研究的埃克塞特大學醫學院Angus Jones博士表示，「糖尿病的正確診斷對其治療和預後至關重要，不同類型糖尿病的治療方案相去甚遠。然而，在臨床實踐中，部分患者很難被明確診斷其糖尿病分型，」新計算器「可以幫助臨床醫生綜合臨床特徵及生物標記物，以評估T1DM的可能性，並指導進行進一步的檢測以明確診斷。」
參考文獻：略