2型糖尿病：簡単な方法で治療を調整できます
診断時の年齢や肥満度指数など、糖尿病クリニックで簡単に取得できる簡単で日常的な測定値を使用することは、2型糖尿病の人に最適な治療法を選択するための効果的な方法です。
これは、英国のエクセター大学の研究者が、スウェーデンとフィンランドの研究者が以前の研究で提案した「サブグループモデル」への単純なアプローチを比較した後に得られた結論でした。
彼らは彼らの発見を論文で報告します。 ランセット糖尿病と内分泌学 ジャーナル。
「それは認められています」と、エクセター大学医学健康学部の医学統計学の研究員である主任研究著者のジョンM.デニス博士は言います。同じですが、現在、どのタブレットが特定の人に最適であるかを判断する方法はありません。」
以前の研究では、糖尿病の成人の「5つの複製可能なクラスター」が特定されました。 5つのクラスターは、「疾患の進行と糖尿病合併症のリスク」によって異なりました。著者らは、これらが糖尿病の治療を導くための有用な方法である可能性があることを示唆しました。
ただし、新しい研究では、診断時の年齢、性別、肥満度指数（BMI）、腎機能の測定などの非常に単純な臨床的特徴を使用することが、治療法を選択し、どの患者であるかを特定するためのより実用的で効果的な方法であることが明らかになっています。腎臓病などの合併症を経験する可能性が最も高いです。
「重要なことに、このアプローチは、人々を糖尿病の個別のサブタイプに再分類することを意味しません」とデニスは説明し、彼らの研究では、「治療を導くためのより正確な情報を提供するために、人の正確な特性を使用することができました」と付け加えました。
糖尿病をサブグループに入れる
糖尿病は、血中のブドウ糖または糖分が多すぎることに起因する深刻な状態です。時間が経つにつれて、高血糖、または高血糖は、臓器、血管、神経、および体の他の部分に害を及ぼします。
世界保健機関（WHO）によると、糖尿病は腎不全、視力低下、脳卒中、心臓発作、および下肢切断の主な原因です。
国立糖尿病・消化器・腎臓病研究所の数値によると、米国では、約3,030万人の糖尿病患者と、8,410万人の成人が前糖尿病である可能性があります。
糖尿病には主に3つのタイプがあります。糖尿病患者の大多数に影響を与える最も一般的なものは2型です。このタイプは、身体がインスリンを適切に製造および使用する能力を失うために発症します。インスリンは、細胞がブドウ糖を取り込み、それをエネルギーに使用するのを助けるホルモンです。
他の2つの主なタイプの糖尿病は次のとおりです。妊娠中の一部の女性に発症する可能性のある妊娠糖尿病。 1型は、免疫系が膵臓でインスリンを作る身体の能力を破壊するために発症します。
最近の研究は2型糖尿病に関するもので、著者は糖尿病の90〜95％を占め、世界中で約4億人が罹患している「不均一な多因子状態」と説明しています。
2型糖尿病の多様な性質を考えると、科学者は、影響を受ける多くの人々の「ケアと結果を改善する」可能性があるため、2型糖尿病をさらにカテゴリーに分類することに関心を持っています。
以前の研究では、2型糖尿病には、重度のインスリン欠乏性糖尿病、重度のインスリン抵抗性糖尿病、軽度の肥満関連糖尿病、軽度の加齢性糖尿病の4つのサブグループまたはデータ駆動型クラスターがあることが示唆されていました。
しかし、デニスと同僚は、以前の研究は「クラスターが治療法の選択を導くのに役立つ可能性があることを示唆しましたが、示していませんでした」と述べています。
臨床的特徴のモデリングはより有用です
そのため、研究者らは、サブグループ法の有用性を「糖尿病クリニックで利用可能な日常的な臨床測定に基づくより単純なアプローチと」比較することを決定しました。
彼らは、2型糖尿病の人々に異なる糖尿病薬をランダムに割り当てた2つの独立した臨床試験（8,500人以上の参加者を含む）からのデータセットを分析することによってこれを行いました。
新しい研究は、サブグループ法が実際に機能することを示しましたが、単純な臨床測定を使用する方法も同様に機能し、場合によってはさらに優れています。
たとえば、サブグループ法では血糖値の進行に違いが見られましたが、チームは「診断時の年齢のみを使用したモデルでは、進行の変化が同程度であることを説明している」ことを発見しました。
研究者らはまた、「慢性腎臓病の発生率」がサブグループ間で異なることを発見しました。 「しかし、ベースラインでの推定糸球体濾過率[腎機能の尺度]は、慢性腎臓病までの時間のより良い予測因子でした」と彼らは述べています。
さらに、サブグループは治療に対する血糖反応が異なっていましたが、「単純な臨床的特徴は、個々の患者の治療法を選択するためにクラスターを上回りました」。
研究者たちは次のように結論づけています。
「全体として、結果は、患者をサブグループに分類するために臨床的特徴を使用することからではなく、臨床的特徴を直接モデル化することからより大きな臨床的有用性があることを示唆しています。」
