地中海地区新诊断的2型糖尿病患者的表型聚类分析

《Cardiovascular Diabetology》：Phenotypic clustering of newly diagnosed type 2 diabetes in a Mediterranean cohort

摘要

背景

目前对2型糖尿病（T2D）的诊断标准未能很好地捕捉疾病的异质性，也无法可靠地预测疾病的进展、并发症或治疗反应。Ahlqvist等人提出的表型聚类模型使用六个诊断时的临床变量，识别出五种T2D亚型，每种亚型都与不同的代谢特征和并发症风险相关。尽管这一框架已在多个队列中得到验证，但地中海人群中的相关证据仍不足。

方法

我们在西班牙东北部的加泰罗尼亚地区进行了一项前瞻性队列研究，纳入了2022年3月至2026年1月期间新诊断出T2D的成人患者。利用基线数据，我们评估了Ahlqvist的聚类方法。检测出自身抗体的患者被归类为重症自身免疫性糖尿病（SAID），而对自身抗体阴性的患者则应用了基于性别的k均值聚类（k=4）。通过主成分分析和轮廓分析来评估簇的分离度和稳定性。

结果

最终共有991名新诊断出T2D的患者纳入了分析。其中67名患者（6.8%）检测出自身抗体，因此被归类为SAID。在剩余的924名患者中，基于性别的k均值聚类（k=4）识别出与经典亚型相符的代谢特征群：轻度年龄相关性糖尿病（MARD，n=326）、重度胰岛素抵抗性糖尿病（SIRD，n=241）、轻度肥胖相关性糖尿病（MOD，n=206）和重度胰岛素缺乏性糖尿病（SIDD，n=151）。然而，簇间的分离度较低，自助法稳定性也有限（Jaccard值介于0.555-0.718之间）。在无约束的分析中，除自身免疫性糖尿病组外，轮廓优化识别出三个内部最优结构，大致对应于肥胖/胰岛素抵抗型（C1，n=347）、胰岛素缺乏型（C2，n=186）和年龄相关性糖尿病（C3，n=391）表型。三簇解决方案的稳定性明显更高（Jaccard值介于0.799-0.863之间）。Ahlqvist模型与数据驱动模型之间的 confluerence（一致性指标）为中等（ARI=0.473），其中MOD患者分布于其他各簇中。

结论

在该地中海队列中，诊断时可以近似应用Ahlqvist的聚类架构，但五簇解决方案的内部分稳定性有限。在这一人群中，四簇结构显示出更高的内部有效性。这些发现支持了对T2D进行表型亚分类的可行性，同时也强调了在纵向研究中评估特定人群的簇结构及其临床意义的重要性。

试验注册：NCT05333718。

图形摘要

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