WG糖尿病(s糖尿病)

• 1、糖化血红蛋白检测标准化有助于糖尿病检测结果一致
• 2、天津医科大学李卫东教授团队最新研究
• 3、4张图=6分+的WGCNA非肿瘤诊断标记物筛选！简单实验也可达成！

糖化血红蛋白检测标准化有助于糖尿病检测结果一致

糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病，患者需终身监测及治疗，若无法良好控制血糖，可引起全身各脏器并发症，并最终导致心脑血管疾病、血脂异常、失明、肾功能衰竭和截肢等严重并发症。如何将血糖控制在理想范围内，延缓糖尿病并发症，实现糖尿病的有效诊治至关重要。近年来，糖化血红蛋白（HbA1c）因能有效辅助糖尿病的诊断筛查、治疗监测、预后评估，成为糖尿病临床管理的重要指标之一。

日前，在上海举办的罗氏诊断全国生化学术交流暨糖化血红蛋白一致性会议上，与会专家深入探讨了HbA1c在糖尿病管理方面的重要价值，以及HbA1c检测标准化和一致性的发展计划对于促进糖尿病临床诊治的重要指导意义。

糖化血红蛋白：糖尿病诊治与筛查的金标准

糖化血红蛋白（Hb A1）通常占总血红蛋白的5%-8%，由HbA1a、HbA1b和HbA1c组成。作为重要的亚组分，HbA1c是指循环中和血红蛋白进行非酶结合的葡萄糖（称为糖基化的血红蛋白）含量，占HbA1的70%-90%。

早在1968－1969年，就有研究证实糖尿病与HbA1c升高有关；1976年，学者研究发现，造成糖尿病患者血糖升高的主要原因是HbA1c；同年，研究人员证实HbA1c水平与空腹血糖浓度相关；1983年的研究发现HbA1c水平在红细胞生命周期中动态变化，随后得到大量研究证实。由于检测较为客观，不依赖于患者的其它条件（如抽血时间、是否空腹、是否应用胰岛素等），20世纪80年代起，HbA1c因能反映糖尿病患者2－3个月的平均血糖水平，成为判定血糖长期控制情况的良好指标，逐渐被临床广泛应用。

最具权威的两大糖尿病临床研究：美国大规模1型糖尿病控制与并发症临床实验（DCCT）与英国2型糖尿病前瞻性研究（UKPDS），均把HbA1c作为糖尿病控制的一个重要评价指标，且都充分证实了血糖控制与发展为糖尿病慢性并发症的危险性间的关系。良好的血糖控制将能大大减少糖尿病并发症（视网膜病变、肾脏损害、血管病变等）的发生和发展。根据UKPDS调查，糖尿病患者HbA1c水平平均每降低1%，其所引起的周围血管疾病即可减少43%，微血管并发症减少37%，心肌梗死发生率可下降14%，与糖尿病相关的各种原因引起的死亡率下降21%，糖尿病慢性并发症的危险性可降低45%。

自2009年，由美国糖尿病学会（ADA）、欧洲糖尿病学会（EASD）和IDF成员组成的专家小组在共识声明中支持将HbA1c用于糖尿病诊断以来，近几年，对HbA1c用于糖尿病诊断筛查指标的研究逐渐增多。研究表明，由于HbA1c反映的是患者检测前2－3个月的平均血糖水平，且不受短期血糖浓度波动的影响，其检测的方便性、稳定性和重复性均优于目前常用的血糖检测，如空腹血糖（FPG）和口服葡萄糖耐量试验（OGTT），是理想的糖尿病诊断筛查指标。

2010年，ADA将HbA1c≥6.5%正式纳入糖尿病首要诊断指标，HbA1c不仅成为治疗监测、预后评估的“金标准”，还能作为糖尿病诊断筛查的指标，贯穿糖尿病诊疗的全过程。2011年，世界卫生组织（WHO）也建议在条件成熟的地方采用HbA1c作为糖尿病辅助诊断工具，并建议将HbA1c>6.5%作为诊断切点。

HbA1c检测正逐步实现全球标准化和一致性

目前临床实验室中常用的HbA1c检测方法可分为两类，一类是基于糖化血红蛋白与非糖化血红蛋白所带电荷的不同，包括电泳法和离子交换色谱法，另一类则基于血红蛋白上糖化基团的结构特点，分为亲和层分析法和免疫法。

美国病理学家协会（CAP）1995年室间质评发现，54%的实验室均采用亲和层分析法检测HbA1c值。而2007年，参与PT的2，498家实验室中，大部分开始使用免疫比浊法和离子交换层析法（比例分别为65%、32%）。实验室检测方法的转变，说明这两种检测方法更符合常规临床实验室的需求。近年来，随着样本集中化检测需求的不断提升，与离子交换层析法相比，免疫比浊法更能帮助临床实验室实现在报告结果一致的前提下，进一步提高检测效率。因此，至2011年，免疫比浊法成为HbA1c检测的主流，比例达到71%。

在缺乏国际统一标准之前，全球不同地方开始采用本土化的统一标准，如瑞典、日本等。1995年国际临床化学协会（IFCC）设立HbA1c标准化工作组（WG-HbA1c），正式开始HbA1c全球标准化工作，并建立了IFCC参考方法。1996年，美国也开启“国家血红蛋白标准化计划（NGSP）”，其目的主要是实现HbA1c检测的标准化，保证HbA1c检测结果相一致，使各临床实验室检测结果与DCCT研究报告结果更具可比性，便于运用DCCT试验建立的平均血糖与糖尿病并发症发病风险间的关系。

为了使全球报告HbA1c一致，2010年，EASD、ADA、IDF和IFCC四大权威组织达成HbA1c检测标准化共识，指出HbA1c检测结果必须在全世界内标准化，包括参考系统和结果报告；IFCC参考系统是HbA1c检测标准化唯一有效的参考系统；HbA1c检测结果需同时以IFCC单位（mmol/mol）和衍生的NGSP单位（%）报告。

罗氏诊断Tina-quant® HbA1c Gen.3特异性检测采用免疫比浊法，拥有IFCC参考方法专利，向IFCC提供一级参考物质，鉴于其检测的稳定性和高效率，2014年12月最新数据显示，在全球3，200多家参与CAP HbA1c PT的用户中，cobas c 501/502系统已成为用户数量最多的HbA1c检测平台。作为首家经美国食品药品监督管理局（FDA）批准用于糖尿病诊断的HbA1c产品，其具有独特的抗变异体及抗衍生物干扰的能力，可保证高准确度的检测结果。

上海HbA1c检测结果一致性计划

HbA1c作为反映平均血糖和评价血糖控制的金标准已被广泛应用，流行病学和循证医学研究也证明HbA1c能稳定和可靠地反映患者预后，但目前中国尚未正式将HbA1c用于糖尿病诊断。复旦大学附属中山医院潘柏申教授指出，在我国当前临床实践中，存在的主要问题包括缺乏有效的量值溯源体系和室间质控方式、未正确使用定标品，或使用室内质控均值调整、操作使用不规范、对血红蛋白的干扰认识不足、无法给予临床合理解释等。对上海部分医院的糖化血红蛋白检测结果首批调查显示，以NGSP要求为标准，参与的31家实验室中，仅7家符合精密度及准确性要求。

为了实现HbA1c检测结果的一致性，复旦大学附属中山医院联合交通大学附属瑞金医院内分泌代谢病研究所、交通大学附属第六人民医院糖尿病研究所共同开展了上海糖化血红蛋白一致性计划（SHGHP）。 该非盈利性地区性合作计划以上海地区3家NGSP认证实验室为核心，组建实验室网络，以定值新鲜全血及新鲜全血比对的形式传递糖化血红蛋白一致性，已得到国家临床检验重点专科项目支持。

SHGHP主要分为三个阶段：第一阶段旨在进行参考实验室的性能验证，发现三家检测单位全血HbA1c检测值具有一致性，每次检验10-20份样品，经过多次比对证实检验结果均准确且高度一致，可为样品定值；第二阶段以参加实验室初步调查的9家三级医院为主，发现在校准后9家三级医院间平均CV＜5%，检测值与参考实验室定值偏差＜8%，通过率较好；第三阶段则扩大到一、二级医院，进行全血标本比对和全血校准品校准，包括15家三级医院、33家二级医院、32家一级医院及其他5家医院。实验证实全血校准后CV下降，且稳定于5%以内，一、二级医院与三级医院间差距缩小，通过率保持在85%以上，同时达到NGSP两项标准的实验室显著增加至91.1%。

上海市临检中心室间质评调查发现，项目实施后参加实验室的总CV由16.8%下降至4.13%。目前已有85家医院参加了该项目，每年可进行1，200，000例检测，HbA1c检测结果准确性得到保障。SHGHP项目正逐步稳妥向周边地区辐射，改为每三个月一次，且判断标准更为严格，旨在为上海地区以及更大范围的HbA1c检测结果一致性做出贡献。

天津医科大学李卫东教授团队最新研究

编者按：

天津医科大学基础医学院的李卫东团队与天津安定医院李洁团队合作，从细胞、动物模型和人群层面解析了非典型抗精神病药物（Atypical antipsychotics drugs，AAPD）奥氮平(olanzapine，OLA)引起肥胖的新机制，发现OLA通过激活糖酵解途径，进而激活PI3K-AKT轴，从而造成脂肪细胞储脂和糖转运增加。该研究还发现首发未用药精神分裂症患者即已出现胰岛素敏感性的改变，AAPD与个体的代谢异常有关。天津安定医院和天津医科大学的李申、付运博士为该项研究的共同第一作者。

未解之谜：AAPD的肥胖诱发机制

AAPD目前在临床上应用非常广泛，服用该类药物所导致的体重增加(Antipsychotic-induced weight gain，AIWG）是该药物最主要的副作用之一，体重增加可进一步导致心血管疾病、2型糖尿病、代谢综合征以及血脂异常等相关疾病患病风险的增加，AIWG已成为影响患者服药依从性和生活质量的主要因素。

在一般人群中，形成2型糖尿病或者病态肥胖大约需要5~10年病程。而接受AAPD治疗的患者在几个月时间就可以出现2型糖尿病或者严重肥胖。目前对于AIWG发生的主流观点是AAPD可影响患者的下丘脑，通过调节组胺H1受体和神经肽γ（Neuropeptide gamma，NP-γ)、刺鼠相关蛋白（Agouti-related protein，AgRP）、前阿片皮质素（Pro-opiomelanocortin，POMC）以及可卡因-安非他明调节转录本（Cocaine-and amphetamine-regulated transcript protein，CART）等特定神经肽造成患者摄食增加，导致AIWG。

细胞至人群层面解析：OLA引发肥胖的全新机制研究

研究团队通过比较单纯肥胖和AIWG患者的全基因组关联分析结果发现，AIWG存在不同于单纯肥胖的基因位点。前期研究结果提示，AIWG的产生有影响摄食中枢之外的机制，如直接影响前脂肪细胞的分化，但AAPD影响脂肪细胞分化及代谢的具体机制和信号通路尚有待进一步研究。该项研究以非典型抗精神病药物OLA为研究对象，在分子、动物实验和人群三个层面解析OLA对糖、脂代谢及脂肪分布的影响。

01

分子层面结果

（1）OLA促进诱导分化后前脂肪细胞3T3-L1和脂肪间充质干细胞AMSC的脂肪积累、增加葡萄糖转运、上调成脂相关蛋白脂联素（Adiponectin，APN）和过氧化物酶增殖复合体γ（Peroxisome proliferator-activated receptor gama，PPARγ）的表达水平，但对未发生分化的前脂肪细胞影响不大。

（2）转录组测序及非靶代谢组学分析显示OLA可显著增强细胞糖酵解途径并且增强有氧呼吸三羧酸循环。进一步研究发现OLA可激活糖酵解途径，OLA导致脂肪细胞内糖酵解ATP生成速率显著升高，并上调糖酵解途径GAPDH的蛋白水平；糖酵解途径被抑制后，OLA促进脂质生成的效应明显降低，提示糖酵解途径在OLA促进脂质生成的过程中发挥着重要的作用。

（3）OLA通过激活糖酵解，上调PI3K-AKT轴相关蛋白PI3K(Phosphoinositide 3-kinase)、PDK1(3-phosphoinositide-dependent protein kinase 1)及AKT(RAC-alpha serine/threonine-protein kinase)的表达水平及PDK1 S241、AKT T308位点磷酸化水平，上调了下游FOXO1(Forkhead box protein O1)蛋白水平，而FOXO1蛋白S256位点磷酸化水平下调。应用PI3K抑制剂PI3KIN1处理后，实验结果显示OLA不再促进脂肪增加，同时，抑制糖酵解和GAPDH之后，OLA不能造成PI3K-AKT轴的激活和3T3-L1细胞储脂的增加。提示PI3K-AKT轴在OLA促进脂质生成过程中发挥重要的作用，而PI3K-AKT轴的活化有赖于OLA对糖酵解途径的激活(图1)。

图1. OLA通过激活糖酵解途径活化PIK-AKT轴，引起储脂增加

02

动物实验结果

通过使用不同品系、性别及代谢背景的啮齿类动物模型C57BL/6J、KK-ay/upj、Sprague Dawley进行OLA给药后，OLA并没有导致模型动物的体重发生明显改变。当使用西方饮食时，OLA给药模型动物肝脏组织及血清学代谢指标波动更为明显，而普通饮食模型动物肝脏脂肪含量、附睾或卵巢周围脂肪组织脂肪细胞体积没有明显改变。OLA可导致小鼠体内脂肪组织中糖酵解途径GAPDH的上调，以及缺氧相关蛋白HIF1α、糖转运蛋白Ⅳ（GLUT4）的上调，但PI3K-AKT轴相关蛋白在实验动物体内未被激活。

03

人群研究结果

课题组对78例首发未用药精神分裂症患者进行OLA服药4周的前瞻性研究，收集患者基线水平和服药4周的身高、体重、血清生化指标和胰岛素抵抗指标，以探究首发精神分裂症患者服药前后的代谢特征。与年龄、性别匹配的正常对照相比，首发未用药精神分裂症患者在服药前就出现了胰岛素抵抗指标的异常，并且OLA治疗4周可导致精神分裂症患者体重增加，同时血清代谢指标甘油三酯（TG）、胆固醇（CHOL）等及瘦素蛋白（LEP）、脂联素（APN）等出现异常。

图2. OLA引发肥胖机制的模式图

总结

该研究发现OLA可在体外通过激活糖酵解途径，进而激活PI3K-AKT轴，导致脂肪细胞葡萄糖摄取增加以及脂肪生成增加(图2)，但对未分化的前脂肪细胞影响较小；啮齿类动物模型结果提示多种因素如饮食、性别及代谢背景等对OLA诱发的糖脂代谢影响存在差异，且OLA可激活糖酵解途径但没有激活PI3K-AKT轴；对首发精神分裂症患者的临床观察显示，OLA导致的体重增加可能依赖于患者服药前的代谢特征，而这种代谢特征在小鼠模型中目前难以复制。该研究通过体内体外水平对OLA诱发体重增加及糖、脂代谢改变进行了进一步的探究，为OLA的不良反应研究及治疗提供了新的线索。

专家简介

李卫东 教授

天津医科大学基础医学院遗传学系教授、副主任、博士生导师

天津市特聘教授

天津医科大学基础医学研究中心PI

天津市医学会遗传咨询分会副主任委员

中国优生科学协会常务理事、教育工作委员会副主委、基因诊断与精准医学分会常委

中国医学科学院肿瘤所细胞生物学博士，曾任美国宾夕法尼亚大学医学院研究助理教授、天津医科大学基础医学研究中心分子及群体遗传学实验室PI，曾获ECFMG证书

主要研究方向为群体遗传学、代谢性疾病和肿瘤的遗传学、药源性肥胖及代谢、染色体畸变及演化机制

作为主要作者发表SCI文章67篇，H-index=30

参与编著“十三五”、“十四五”全国医学院校规划教材《医学遗传学》等六部教材

作为项目负责人，研究工作曾受美国心脏学会（AHA）科学家发展基金、国家自然科学基金重大研究计划培育项目、面上项目、京津冀基础研究合作项目和天津市科委重点项目资助；参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目研究

曾任美国人类遗传学会（ASHG）、美国糖尿病学会（ADA)、北美肥胖学会（NAASO）和美国心脏学会（AHA）ATVB 和PVD专业委员会会员

4张图=6分+的WGCNA非肿瘤诊断标记物筛选！简单实验也可达成！

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小云和大家分享过，“单基因分析”可以称之为生信分析中守门员般的存在。实际上，“单基因分析”是个严格的命题作文。

基因已经给出，题目已经卡死，我们在限定的内容里做尽可能多的拓展，以找出更多的关系，提供更多的支撑数据，讲出更复杂的故事

今天，小云发现一篇将“单基因分析”成功运用到疾病预后模型中去，经过WGCNA分析筛选表型相关基因和ROC分析验证该基因的临床预测效果，结合患者血清检测，成功筛选出疾病的预后靶标。

接下来，小云就以这篇6 的研究稳定型冠状动脉疾病和慢性完全闭塞引起的冠状动脉侧支不良临床标记物的文章为案例，进行分析展示，方便大家复现。（如果没有分析思路或者文献复现有困难，找小云，超多分析思路和分析服务供你选择！）

题目：SerpinG1：一种与稳定型冠状动脉疾病和慢性完全闭塞患者冠状动脉侧支不良相关的新型生物标志物

杂志：Journal of the American Heart Association

影响因子：IF=6.1

发表时间：2022年12月

研究背景

冠状动脉侧支血管发育是心肌缺血的重要代偿机制，可以改善症状和生活质量，特别是在慢性完全闭塞 (CTO)所引起的冠状动脉完全狭窄情况下。本文目的在于探索慢性完全闭塞患者冠状动脉侧支形成的预测性生物标志物，为改善稳定性冠心病和 CTO 患者的临床结果提供依据。

公共数据来源

研究思路

从GEO数据库获取预后良好的动脉生成反应者（GARs）患者和预后不良的动脉生成反应者（BARs）患者的基因表达谱数据，WGCNA分析潜在模块与冠脉侧支形成的关系，筛选出hub基因。将 hub 基因验证之后，分析表明SERPING1基因是唯一与基因模块和临床特征高度相关的基因。AUC分析发现SERPING1基因的曲线下面积为 0.77（95% CI，0.72–0.81；P<0.001) ，表明血清SERPING1可以作为预测不良动脉生成反应的标志物。

主要结果

1. 预后相关的基因表达模块关联分析和hub基因的鉴定及功能富集分析

将GSE7547数据集中的患者基因表达模块与临床性状进行相关性分析。发现浅青色模块中的基因与BAR（不良预后）的发生显着相关（图2A)。浅青色模块，与BAR显着相关（r=0.36；P=0.03）（图2B)。BAR的基因显着性与浅青色模块中模块成员关系的散点图表明，浅青色模块与BAR显着正相关（r=0.41；P=1.5e-05）（图2E)。

为筛选出与不良侧枝形成相关的hub基因。使用R的limma包分析了浅青色模块中的DEG。总共鉴定了14个DEG（图2C)。GO富集分析显示这些DEGs主要参与干扰素-γ反应、平滑肌收缩和细胞因子受体结合（图2D)。在散点图中，我们发现serpinG1是浅青色模块中唯一模块成员>0.9且基因显着性>0.41的基因（图2E)。并且，serpinG1的表达在BAR患者中的表达高于GAR患者（图2F)。因此，我们推测serpinG1可能在侧枝生长不良中发挥关键作用。（ps：火山图也可以用小云新开发的零代码生信分析小工具实现，云生信分析工具平台包含超多零代码分析和绘图小工具，上传数据一键出图，感兴趣的小伙伴欢迎来尝试哟，网址：http://www.biocloudservice.com/home.html）。

图1基因表达模块关联分析和hub基因的鉴定

2. 在独立患者队列中验证 Hub 基因

在一个独立的患者队列中分析serpinG1的血清水平，以确认从微阵列分析中获得的结论。在这个队列中，BARs患者大多是老年人和女性，有吸烟史和糖尿病史，并且表现出较高的血清血糖水平、糖化血红蛋白、肌酐和hs-CRP（高敏C反应蛋白）但与GARs患者相比，高血压和GFR的比例较低（对于所有比较，P<0.05）。然而，两组在体重指数、血脂异常史、肱动脉血压、冠状动脉疾病的严重程度或血脂谱和药物治疗方面没有显着差异（对于所有比较，P>0.05)(表1个)。

表1BARs和GARs患者的基线人口统计学和临床特征

（部分，全图请看原文）

BARs患者血清serpinG1水平显着高于GARs患者（图 2A)。serpinG1血清水平随着Rentrop评分的降低呈阶梯状升高（均P <0.05）（图 2B)。

图2血浆serpinG1水平与冠状动脉侧枝形成的关系

3. serpinG1用于检测不良侧枝生长的 ROC 曲线分析

ROC分析表明，血清serpinG1预测BAR的曲线下面积为0.77（95%CI，0.72–0.81；P<0.001），最佳截止点为289.34μg/mL（灵敏度=88.34%），（特异性=61.54%）(图3A)。进行多变量逻辑回归分析以分析serpinG1和BAR之间的关联。血清serpinG1水平仍然是独立的BAR的危险因素。额外纳入serpinG1血清水平可显著改善拟合优度和预测性能，Nagelkerke R2增加12.6%(P<0.001)（图3B)。

图3 serpinG1用于检测不良侧枝生长的 ROC 曲线分析

在亚组分析中，serpinG1检测 BAR 的诊断价值在所有患者亚组中是一致的（ P相互作用≥0.11）（图4)。

图4 serpinG1在所有患者亚组中诊断BAR的价值

文章小结

这篇文章是 “单基因分析”的典型案例，单基因分析的可用场景是非常多的，ta的分析目的可以侧重临床应用的模型构建，或者是基础研究方向的，比如拓展待测基因的各种可能的延伸信息，既可以充实背景，也可以扩充数据，进行找补，用来讲述一个更加完整的故事。不论是项目开题（硕士、博士），还是国自然前期基础延伸，或者是功能基因的功能试验，都具有重要作用。

小云有话说

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1. 双疾病分析的典型模式：新冠病毒感染与其并发症，正值阳过阳康王重阳时，这时的纯生信分析岂非应情应景

2. 双疾病生信分析又出新思路——利用“新冠病毒相关基因”构建肿瘤预后模型，7分 简直完美，趁着这波热潮抓紧上车！！