2型糖尿病模型(2型糖尿病模型建立)
2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究
本文引用:李永生, 张学良, 李丞, 封志炜, 王凯. 2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究. 中国全科医学[J], 2022, 25(06): 675-681 doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.118
LIYongsheng, ZHANGXueliang, LICheng, FENGZhiwei, WANGKai. A Predictive Nomogram for the Risk of Peripheral Neuropathy in Type 2 Diabetes. Chinese General Practice[J], 2022, 25(06): 675-681 doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.118
2型糖尿病(T2DM)是世界范围内公认的重大的公共卫生问题,2019年国际糖尿病联盟(IDF)的糖尿病地图(IDF Diabetes Atlas)(第9版)表明,全球约有4.63亿糖尿病患者,估计2045年糖尿病患者将升至7.002亿[1]。随着糖尿病发生率的增加,并发症的发生率也相应增加[2]。据报道,作为糖尿病最常见的慢性并发症,糖尿病周围神经病变(DPN)的患病率在中国为35.34%[3],缅甸为33.7%[4],印度为29.2%[5],也门为56.2%[6],约旦为39.5%[7],伊朗为53%[8]。DPN是一种由长期高血糖引起的神经病变[9,10],可导致足部溃疡,严重时需截肢,其致残率、病死率极高,死亡风险甚至超过部分癌症,如乳腺癌和前列腺癌[11]。又因DPN发病机制复杂,目前尚无有效的治疗方法。而DPN发病早期临床症状缺乏特异性,多数患者一旦出现肢体麻木、疼痛等症状,周围神经已经发生不可逆转的病理变化[12]。如能早期发现和治疗,可以延缓或预防DPN的不良后果,从而提高患者的生活质量。因此,迫切需要及早发现并适当控制可改变的DPN危险因素,以便早期预防和治疗DPN。现有关于预测DPN的国内外研究多基于社区型小样本人群[13,14,15,16],代表性方面有待商榷。本研究拟通过对新疆15 020例T2DM患者的临床指标进行分析,探讨DPN的危险因素,并以DPN作为结局变量,利用经济、有效且易于获取的参数,在中国新疆地区建立一个精确的个性化DPN风险预测模型,为临床工作者在DPN的早期筛查和诊断治疗方面提供参考。
1 资料与方法1.1 研究对象回顾性收集2010—2019年在新疆医科大学第一附属医院就诊的15 020例T2DM患者的住院资料,T2DM和DPN的诊断均依据《中国2型糖尿病防治指南(2010年版)》[17]中的诊断标准,本研究已获新疆医科大学第一附属医院伦理委员会批准(批号:K202108-24)。纳入标准:(1)年龄≥18岁;(2)确诊或新诊断为T2DM;(3)能够自主交流,无精神障碍。排除标准:(1)资料不全;(2)未签署知情同意书。
1.2 数据收集1.2.1 一般资料包括性别、年龄、糖尿病视网膜病变(DR)、糖尿病病程等。
1.2.2 生化资料入院次日空腹状态下取静脉血3 ml,采用全自动生化分析仪(以3 000 r/min离心10 min,离心半径22 cm)检测白细胞计数(WBC)、嗜酸粒细胞分数、淋巴细胞计数、糖化血红蛋白(HbA1c)、糖化血清蛋白(GSP)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、载脂蛋白A1(ApoA1)、载脂蛋白B(ApoB)。
1.3 统计学方法采用R 4.0.4软件进行统计学分析,连续变量采用Kolmogorov-Smimovz正态检验,符合正态分布的计量资料采用(x±s)描述,两组间比较采用t检验;计数资料的分析采用χ2检验;通过严格的数据过滤与预处理,将符合条件的患者(n=15 020)按3∶1的比例随机分为训练组(n=11 265)和验证组(n=3 755)。以训练组数据中DPN作为结局变量,采用最小绝对收缩与选择算子方法(Lasso回归)[18,19]筛选出独立预测因子,在此基础上利用多因素Logistic回归分析进一步探讨并建立列线图(Nomogram)预测模型,使用验证组数据验证构建的预测模型,为了评价预测模型的效能,本研究采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积验证预测模型预测效果[20],并通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验判断模型的拟合优度,绘制校正曲线[21],同时采用决策曲线分析(DCA)[22,23]预测DPN发生的风险。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果2.1 一般资料15 020例T2DM患者中包括8 887例无DPN患者和6 133例DPN患者。无DPN患者和DPN患者嗜酸粒细胞分数、TC、LDL比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。无DPN患者和DPN患者性别、年龄、DR发生率、糖尿病病程、WBC、淋巴细胞计数、HbA1c、GSP、TG、HDL、ApoA1、ApoB比较,差异均有统计学意义(P<0.05),见表1。
Table 1 Comparison of general information between the non-DPN and DPN patients
2.2 DPN的危险因素以训练组是否发生DPN(赋值:是=1,否=0)为因变量,以性别(赋值:男=1,女=2)、年龄、DR(赋值:是=1,否=0)、糖尿病病程、WBC、嗜酸粒细胞分数、淋巴细胞计数、HbA1c、GSP、TC、TG、HDL、LDL、ApoA1、ApoB作为自变量(其余自变量赋值为连续变量)进行Lasso回归分析(图1),随着惩罚系数λ的变化,模型纳入的变量也在逐渐减少,最终选择10倍交叉验证误差为最小λ 1(λ最小值的1 SE=0.023)作为模型的最优值,此时筛选的预测变量包括年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL。将筛选后的预测变量纳入多因素Logistic回归分析,结果显示,年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是2型糖尿病患者发生DPN的影响因素(表2)。
Figure 1Figure 1 Selection of potential predictors of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the least absolute shrinkage and selection operator(Lasso) regression
Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of influencing factors of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics
2.3 构建列线图预测模型将上述多因素Logistic回归分析结果筛选出的变量纳入列线图预测模型,结局指标选取DPN的发病风险,绘制列线图(图2),根据每个风险因素所对应列线图上方的标尺,从而得到该因素的单项评分,所有风险因素评分相加得到总分,便可得到对应患者DPN发生率,总分越高,意味发生DPN风险的可能性越大。
Figure 2Figure 2 Nomogram predicting diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics
2.4 训练组和验证组发生DPN的预测价值绘制列线图预测精度的ROC曲线,训练组列线图预测模型的ROC曲线下面积为0.858〔95%CI(0.851,0.865)〕,诊断临界值为0.464,灵敏度为76.5%,特异度为83.7%;通过验证组数据集进行验证,预测列线图的ROC曲线下面积为0.852〔95%CI(0.840,0.865)〕(图3、图4),诊断临界值为0.522,灵敏度为74.0%,特异度为87.4%。此外,验证组的ROC曲线下面积较建模人群仅降低0.006,说明预测模型在训练组和验证组人群均具有良好的预测区分度。
Figure 3Figure 3 ROC curve of the predictive nomogram for the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics of training group
Figure 4Figure 4 ROC curve of the predictive nomogram for the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics of verification group
2.5 训练组和验证组发生DPN的校正曲线
在训练数据集上,列线图的校正曲线显示预测结果与观察吻合较好(图5)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明模型不显著(P>0.05),表明模型与观察数据吻合较好。通过验证组数据集进行验证,同样显示预测与观察吻合较好,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明模型不显著(P>0.05),表明模型与观察数据吻合较好。
Figure 5Figure 5 Calibration curve for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram
2.6 训练组和验证组发生DPN的决策性曲线(DCA)在列线图预测模型的基础上,将筛选出的变量进行DPN的DCA(图6),结果显示,当患者的阈值概率为0~0.9,使用列线图预测T2DM发生DPN风险的净收益更高,同样在验证组得到证实(图6),因此,广泛的备选阈值概率表明该模型是一个很好的评估工具。
Figure 6Figure 6 Decision curve analysis for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram
3 讨论本研究结果发现年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是T2DM发生DPN的影响因素,其中,DPN发生率与年龄、是否发生DR、糖尿病病程和HbA1c呈正相关,与HDL呈负相关。
本研究结果显示,DR是T2DM患者发生DPN的危险因素,其本身也是糖尿病微血管并发症之一,虽然DPN和DR的病理生理机制有些不同,但其病理基础均与糖代谢紊乱、微血管疾病及微循环障碍有关[24],因此,在T2DM患者中,随着DR的患病率增加,DPN的患病率也随之增加,二者成平行关系[25]。在国内外相关DPN风险预测模型研究中[14,15,16],少有文献提出将DR纳入DPN风险预测模型的相关报道,而本研究结果显示二者具有非常强的相关性,因而,在临床工作中,医务工作者对T2DM患者进行DPN筛查的过程中应仔细询问其是否患有DR。目前,DPN的发病机制尚不明晰,但已提出炎症、氧化应激和线粒体功能障碍主要参与DPN病理改变[26]。所有这些变化与衰老过程有关[27]。DPN已被证实与一些可改变和不可改变的危险因素有关[13,28,29,30]。在多数DPN的流行病学研究中,年龄和糖尿病病程是报道最多的不可改变的危险因素[2,31,32]。LI等[29]研究显示,20~34岁、35~49岁、50~64岁和≥65岁的患者DPN发生率分别为8.4%、22.7%、33.0%和42.4%,年龄与DPN发生率显著相关。POPESCU等[33]研究结果显示,根据密歇根神经病变筛查量表(MNSI)评分,DPN患病率为28.8%,与较高的年龄呈显著正相关,证明了年龄影响DPN的发生;而SHUN等[34]和ZHANG等[35]发现,糖尿病病程越长,DPN患病率越高,可能是DPN患者神经纤维病变导致纤维神经密度的减少,加深了皮肤去神经化的程度,进而增加了发生DPN患病风险,因此在临床工作中,需要提高对病程较长的T2DM患者的筛查力度,以减缓或减少DPN的发生,从而提升患者生活质量。
本研究结果显示,除年龄、DR和糖尿病病程外,血糖、血脂与DPN的发生同样密切相关。T2DM患者常伴有脂代谢紊乱,表现为HDL水平降低,LDL水平升高。杨辉等[36]研究显示HDL低水平是T2DM患者发生DPN的危险因素,其原因可能是HDL对逆向转运胆固醇起到了促进作用,加速了TG和胆固醇代谢,从而稳定血糖浓度。另有研究证明,HDL与神经传导速度呈正相关,DPN患者HDL水平明显降低,神经传导速度受限提示HDL可能是DPN的危险因素[37]。本研究结果显示,HDL与DPN呈负相关,起到了保护作用。HbA1c是葡萄糖与血红蛋白反应产物,能反映患者过去1~2个月血糖水平,李美[38]在研究中指出,DPN患者的HbA1c水平明显高于非DPN患者,HbA1c与DPN发病率有关。HbA1c水平越高,DPN患病率也越高[39],本研究结果与之一致,HbA1c水平与DPN呈显著正相关,HbA1c升高是DPN发生的独立危险因素之一,有研究发现长期高血糖可促使神经髓鞘上的蛋白非酶促糖基化,导致神经纤维信号传导功能障碍[40],而HbA1c水平的升高便表明T2DM患者处于高血糖状态[41],因此针对T2DM患者,需要严格控制其血糖,降低HbA1c水平,从而可以有效预防、延缓DPN的发生。
列线图是临床事件个体化预测分析的统计模型。与其他预测性统计学方法相比,列线图分析可以通过直观、可视化的方式提供更好的个体化预测风险评估[14,42]。本研究通过Lasso回归结合多因素Logistic回归分析确定筛选出的5个危险因素是临床医生容易获得的常规临床变量,从而使其易于在实践中采用。此外,使用随机抽样将符合条件的患者分为训练组和验证组,以评价预测模型的效能。在训练组中,预测列线图的ROC曲线下面积为0.858,相比SANTOS等[14]建立的模型(ROC曲线下面积=0.73)及宁改君等[16]建立的模型(ROC曲线下面积=0.789)具有更高的效能。将建立的预测模型在外部验证时,不论是预测精度,还是校正曲线和DCA均具有良好的效能,由此说明该预测模型是一个很好的评估工具。本研究的局限性在于本研究为单中心研究,并非多中心大样本流行病学调查结果,数据来自同一医疗中心,亦存在病例选择偏倚,在后续的研究工作中,本课题组计划与其他中心进行合作,利用其临床数据资料进一步完善并提高模型的预测价值。
本文无利益冲突。
本文表格略。
参考文献略。
2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究
糖尿病实验动物模型
糖尿病是由于遗传和环境等因素引起的代谢紊乱综合征,常以慢性高血糖为主要特征。高血糖则是由于胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损,或两者兼有引起。长期高血糖会导致各种组织,特别是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害、功能障碍。但发病原因和发病机制尚不清楚,缺乏针对性强的有效治疗手段。
起初,世界卫生组织( WHO)将糖尿病分为原发性和继发性两类。
随着对糖尿病认识的逐步加深,对其遗传易感基因及免疫学的深入研究,美国糖尿病学会( ADA) 专家委员会对糖尿病的分类重新做了修订,将其分为:
I型糖尿病( T1DM)
II 型糖尿病( T2DM)
其他特殊类型糖尿病及妊娠糖尿病
糖尿病临床多表现为多饮、多尿、多食和消瘦(多见于I型糖尿病);疲乏无力、肥胖(多见于二型糖尿病)。
糖尿病动物模型是研究糖尿病发病机制及新型治疗药物的关键,通过对建模过程中的动物模型表观现象的观察及药物作用于相应动物模型后的一系列反应,可直接或者间接地认识其病因、机制及新药。所以,选择适宜的糖尿病模型是研究的前提条件。本篇将为大家介绍常见的糖尿病动物模型。
1、自发性I型糖尿病
NOD(non obesity diabetes)小鼠是一种自发性I型糖尿病小鼠。发病表现与人糖尿病症状相似:高血糖、糖尿、多饮、多尿等。若无外源性胰岛素治疗,动物多因酮血症在1-2月内死亡。
雌性NOD小鼠糖尿病发病率高于雄鼠。
▲NOD小鼠
2、诱发型I型糖尿病模型
链脲佐菌素(STZ)诱发大鼠、小鼠发生的I型糖尿病模型,与人类I型糖尿病的临床表现、病程经过以及胰岛形态学改变等方面有许多相似之处。STZ是目前使用最为广泛的糖尿病动物模型化学诱导剂,它对动物胰岛B细胞有特异性的破坏作用。利用该特点,使用高剂量STZ致动物胰岛B细胞坏死,诱导动物发生I型糖尿病。具有方法简单,用药量下,特异性损伤胰岛B细胞、药物毒性较低等优点。
▶建模方法:
Wistar大鼠(200-300g)一次性大剂量或多次小伎俩腹腔或静脉注射STZ(60-80mg/kg),72小时后会出现血糖稳定升高、“三多”症状(多饮、多食和多尿)明显,检测血糖在11.1mmol/L时即制成无炎性I型糖尿病。
▲糖尿病鼠与正常鼠对比
1、自发性II型糖尿病模型
OLETF大鼠:轻度肥胖、高胰岛素血症、高三酰甘油血症。14周大鼠已存在胰岛素抵抗,体内和腹内脂肪重量增加,同时存在三酰甘油和胆固醇的增高。24周发病率可达到100%。
db/db小鼠:瘦素基因缺陷导致的先天肥胖II型糖尿病小鼠。发病过程与人II型糖尿病非常相似,是目前最好的II型糖尿病动物模型之一。由于瘦素缺陷导致迷失,在出生后2周内就发生高胰岛素血症,3-4周内发展为肥胖,8-10周就发展为糖尿病,如不干预多在10个月内死亡,可发生明显的糖尿病肾病。
▲db/db小鼠
KK-Ay小鼠:是一种毛色基因(Ay)突变型糖尿病小鼠,Ay基因不仅影响小鼠的毛色,还在遗传易感性基础上加环境因素引起小鼠代谢紊乱,出现肥胖、高血糖、脂代谢紊乱、高胰岛素血症等代谢综合症而诱发糖尿病,与人类II型糖尿病的表现极其相似,是一种理想的II型糖尿病动物模型。2月龄时开始中度肥胖,4、5月龄进入稳定期,并逐渐出现角膜退化、细胞核内损伤等症状;15周龄时还会出现心肌间质纤维化;后期的高肾脏糖蛋白、肾小球系膜细胞增殖和细胞外基质积聚会进一步恶化形成糖尿病肾病。
▲KK-Ay小鼠
2、诱发型II型糖尿病模型
诱发型II型糖尿病模型大鼠(Wistar或SD大鼠)是在高糖高脂条件下饲养,造成超重及肥胖发生糖脂代谢紊乱诱发胰岛素之后,一次性腹腔注射小剂量STZ,渐进破坏胰腺B细胞,使该模型具有肥胖IR、高血糖、高血脂等特点,与临床II型糖尿病发生发展经过相似,基本符合II型糖尿病的临床特点。
▶建模方法:
Wistar大鼠,体重180-200g,高糖高脂饲料饲养连续8周以上,用15-30mg/kg剂量一次性腹腔注射2%STZ溶液。评判标准为:在胰岛素抵抗基础上,空腹血糖≥16.7mmol/L。
造模方法简便易行,成功率高,重复性好,是研究II型糖尿病发病机制、相关并发症及药物学评价的较理想的模型。
不同运动强度干预2型糖尿病模型大鼠的内脂素及糖代谢变化
文题释义:
运动强度:指单位时间移动的距离或速度,或肌肉单位时间所做的功。
2型糖尿病:由于胰岛β细胞分泌胰岛素不足或靶细胞对胰岛素不敏感所致,亦称非胰岛素依赖型糖尿病。
背景:内脂素具有胰岛素样的降糖作用,在2型糖尿病的治疗中可能有着积极的意义,不同运动强度对其的影响也不同。
目的:观察6周不同强度有氧运动干预2型糖尿病大鼠糖代谢的效应及内脂素变化的特点并探讨其关系。
方法:采用高脂饲料喂养并注射链脲佐菌素的方法,建立雄性SD大鼠2型糖尿病模型,将造模成功的43只大鼠随机分为糖尿病安静对照组10只,糖尿病运动Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ组各11只。此3个运动组大鼠运动强度分别为10,15,20 m/min,运动量均为1 h/d,每周5 d,持续运动6周后采集血样,检测糖代谢相关指标、血清及内脏脂肪内脂素水平。
结果与结论:①实验中3个运动组糖代谢相关指标(空腹血糖、糖化血清蛋白、胰岛素及胰岛素抵抗指数等)均出现了改善,同时糖尿病运动Ⅰ,Ⅱ组血清内脂素水平均出现非常显著性降低(P < 0.01),而糖尿病运动Ⅲ组虽有一定程度下降,但无显著性意义(P > 0.05);②糖尿病运动Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ组内脏脂肪内脂素水平出现了显著性下降(P < 0.05),其中糖尿病运动Ⅱ内脏脂肪内脂素下降最显著(P < 0.01);③结果证实,中、低强度有氧运动能更有效改善2型糖尿病大鼠胰岛素抵抗状态,降低血糖浓度,且与内脏脂肪减少和内脂素分泌减少有关,内脂素可能起了积极的作用。
ORCID: 0000-0001-9865-1802(李颖)
中国组织工程研究杂志出版内容重点:组织构建;骨细胞;软骨细胞;细胞培养;成纤维细胞;血管内皮细胞;骨质疏松;组织工程
关键词: 有氧运动, 大鼠, 2型糖尿病, 内脂素, 内脏脂肪, 胰岛素抵抗, 高脂饮食, 胰岛素, 糖代谢, 链脲佐菌素
文章来源:李 颖, 林文弢, 翁锡全.不同运动强度干预2型糖尿病模型大鼠的内脂素及糖代谢变化 [J]. 中国组织工程研究, 2020, 24(26): 4196-4200.