近期，Cell Reports Medicine在线发表了华中科技大学刘刚教授、黄恺教授以及中国疾病预防控制中心周脉耕研究员的联合研究成果“Phenotypic heterogeneity of type 2 diabetes and risks of all-cause and cause-specific mortality”。该研究基于中国全国代表性人群，率先利用新的机器学习算法DDRTree识别出具有不同特征的2型糖尿病亚型，并预测其死亡风险存在显著差异，同时开发了一款在线风险评估工具，为糖尿病的精准防控提供了新思路。

专家简介

刘刚 教授

华中科技大学同济医学院公共卫生学院教授，博导，院长助理。获选国家海外高层次青年人才计划，湖北省杰青，湖北省百人计划和楚天学者。主要从事2型糖尿病及其并发症的早期预测和干预研究。主持国家科技重大专项课题、国家重点研发计划课题等。

在国际权威期刊发表SCI论文170余篇，其中以通讯或第一作者(含共同)在Lancet Diabetes Endocrinology、Lancet Healthy Longevity 、Nature Food、Nature Human Behaviour等发表80余篇，7篇入选 ESI高被引论文，共同执笔专家共识3项。入选全球前2%顶尖科学家榜单。担任European Journal of Nutrition、Nutrition & Metabolism副主编。

2型糖尿病是全球最常见的慢性病之一，但它并不是一种“单一模式”的疾病。不同患者在血糖、体重、血脂及并发症风险上存在显著差异：有些患者在偏瘦时即发病，有些则伴随严重肥胖；部分患者更易发生心血管并发症，而另一些则更容易出现肾脏或其他并发症。这种差异体现了糖尿病的复杂异质性。识别糖尿病的异质性，对于个体化诊疗、改善长期预后至关重要。然而，以往研究多将糖尿病患者“硬性”划分为固定类别，忽略了糖尿病患者表型在不同个体间的渐进、连续变化。

该研究基于中国全国代表性人群（CCDRFS），纳入10 091名新发2型糖尿病患者。研究团队创新性地应用判别降维树算法（DDRTree），将常规临床指标（如HbA1c、BMI、血压、血脂）转化为直观的“树状图谱”，在二维结构中展示患者表型的连续分布。图谱上的每个点代表具有特定表型特征的个体，混合特征的患者位于主树干中心，极端表型逐渐延伸至树梢，从而更清晰地呈现糖尿病的异质性，避免了传统“硬性分类”的局限。

图1. 新诊断2型糖尿病患者代谢风险因素表型异质性的可视化

研究发现，中国2型糖尿病人群不同表型与死亡风险呈现显著差异：

位于树右侧的患者：表现为血压升高和肥胖，心血管疾病（CVD）和全因死亡风险显著升高；癌症死亡风险分布与全因死亡相似，但未达到统计学显著性。

位于树左上部的患者：表现为HbA1c升高、血脂异常（总胆固醇、甘油三酯升高且高密度胆固醇降低）及中度肥胖，糖尿病酮症酸中毒/昏迷死亡风险最高。

位于树左下部的患者：表现为较高的高密度胆固醇和总胆固醇水平，慢性阻塞性肺疾病（COPD）死亡风险显著升高。

图2. 新诊断2型糖尿病全因及特定死因死亡风险异质性的可视化

另外，在基于UK Biobank新发糖尿病人群的验证分析中，各特定死因死亡风险分布总体与CCDRFS一致。但CVD死亡高风险主要集中在肥胖、血脂异常并伴有中度高血糖的人群中，这与中国人群中CVD死亡高风险主要由血压升高和肥胖驱动略有不同。这些结果不仅部分验证了中国人群研究的发现，也揭示了中国糖尿病人群特有的风险模式，尤其是血压与心血管死亡风险之间的关联更为突出。

此外，本研究还开发了一款在线风险评估工具，患者只需输入年龄、性别和7项常见临床指标，即可“定位”到表型树状图上，并预测未来全因死亡、CVD死亡、糖尿病酮症酸中毒/昏迷死亡或COPD死亡风险。

综上，基于常规检测指标构建的表型“树状图谱”及其在线风险评估工具，有望更直观地识别高危人群，实现早期干预，从而为糖尿病的精准防控提供新的科学依据。

华中科技大学公共卫生学院博士研究生邱子馨为第一作者，刘刚教授为最后通讯作者，华中科技大学黄恺教授、中国疾病预防控制中心周脉耕研究员为共同通讯作者。研究得到国家科技重大专项、国家自然科学基金等资助。
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