来自美国约翰霍普金斯大学的 CHRISTINA M 等人在第 75 届 ADA 科学年会报告了一项采用血液标志物预测糖尿病患者主要并发症的研究结果。
该研究旨在评价传统的和新兴的生物标志物是否能够更好预测糖尿病患者大血管和微血管并发症发生风险。
该研究共纳入 688 位受试者，肾功能正常且无心血管疾病病史（平均年龄 58 岁，40% 为男性，41% 为黑人），用 Cox 回归分析的方法模拟冠状动脉性心脏病、中风、心力衰竭和慢性肾病（CDK）的 10 年发生风险。
该研究将用传统预测因子建立的基础模型和这些新兴的生物标记各自及联合所建立的模型相比较：空腹血糖、糖化血红蛋白（HbA1c）、果糖胺（FA）、 糖化白蛋白（GA）、1,5-脱水葡萄糖醇（1,5-AG）、肌酐、胱抑素 C、ß2-微球蛋白、ALT、AST、GGT、高敏心肌肌钙蛋白 T（hs-cTnT）、脑钠肽前体（NT-proBNP）和高敏 C 反应蛋白（hs-CRP）。
研究表明，与基础模型相比较，血糖联合新型生物标志物如 ß2-微球蛋白 和 hs-cTnT 能够显著增加预测的准确度。研究者比较了 4 种成本低预测效果好的组合，其中 HbA1c、FA、GA、ß2-微球蛋白 和 hs-cTnT 的组合预测效果最好。
这项研究表明，新兴的生物标志物能够改进糖尿病并发症的风险预测，使临床医生进行更有针对性的并发症风险管理。