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研究团队期待，随着中国人群模型的建立，未来C-GRS也有望通过便捷的基因检测服务，在更广泛的人群中应用，实现糖尿病分型由“经验判断”向“数据驱动”的升级；同时通过与AI辅助诊断工具结合，更好地赋能基层医疗机构，提升对复杂糖尿病个体的诊疗能力，为患者提供更科学、及时的治疗决策支持。

目前，C-GRS已在香港中文大学超2万例糖尿病队列中成功完成验证，结果显示该工具能够显著提高对糖尿病类型的判别能力。为全面验证该模型在临床初诊中的适用性和分型效能，研究团队将牵头全国80余家三甲医院，开展前瞻性临床多中心研究，计划纳入超过3000名新诊断糖尿病患者。

根据中南大学湘雅二医院团队前期大规模流行病学调查的结果，中国1型糖尿病患者近2/3是成人发病，约1/6合并超重或肥胖，且有约1/6并非急性起病。加之肥胖的流行，越来越多儿童青少年患上2型糖尿病，使传统基于年龄和BMI等临床表现的分型方法“失灵”。此外，约1/4的1型糖尿病患者在发病初期并不携带胰岛自身抗体，进一步加大诊断难度。

1型糖尿病和2型糖尿病的发病机制和治疗方式截然不同。1型糖尿病是由自身免疫反应引起的疾病，需要终身依赖外源胰岛素注射治疗。而2型糖尿病的主要病因则是胰岛素抵抗或分泌不足，治疗策略更为多样，且有接近一半的短病程超重或肥胖2型糖尿病患者可在治疗后达到有效缓解。

3dmax动漫斗破苍穹云vAM中新网长沙6月25日电 (林捷)糖尿病患者的精准分型，一直困扰着临床。中南大学湘雅二医院国家代谢性疾病临床医学研究中心科研团队，在三十余年持续探索的基础上，与香港中文大学、英国埃克塞特大学通力合作，构建出首个可用于糖尿病分型诊断的中国人群遗传风险评分(简称C-GRS)，相关研究成果于6月26日发表在欧洲糖尿病会刊《Diabetologia》。

在精准医学快速发展的当下，遗传学研究正在为糖尿病的诊断提供新的解决方案。基于欧美人群的研究表明，1型糖尿病与2型糖尿病在遗传背景上存在明显差异。基于此，科学家提出“遗传风险评分(GRS)”这一工具，通过整合多个与1型糖尿病相关的单核苷酸多态性(SNP)位点，对个体患病风险进行量化，从而辅助糖尿病的精确分型。

研究显示：当患者的C-GRS评分高于1.211时，该个体95%的可能性为1型糖尿病；而评分低于-0.407时，则提示该个体95%的可能性为2型糖尿病。此外，与欧洲人群开发的GRS模型相比，C-GRS在鉴别1型糖尿病与2型糖尿病方面表现出更好的判别能力，凸显出开发本土化遗传评分模型的必要性与有效性。

该项目基于超过2000例中国1型糖尿病患者、1000例2型糖尿病患者和3200例对照样本，系统开展全基因组关联分析，识别出多个与1型糖尿病高度相关的SNP位点。根据这些数据，团队构建出一个真正意义上服务于本土的评分体系——中国人群1型糖尿病遗传风险评分(C-GRS)。

然而，这些评分模型大多来自欧洲人群，但其遗传背景与中国人存在显著差异。特别是对1型糖尿病贡献最大的HLA区域多态性，中国人群与欧洲人差异很大，欧洲构建的风险位点在中国人群中可能并不敏感，甚至失去作用。于是，中南大学湘雅二医院国家代谢性疾病临床医学研究中心打造了一套专属于中国人的遗传“解锁工具”。(完)