摘要
第一部分:负荷后1小时血浆血糖与糖尿病及其并发症发生的关系及对2型糖尿病发生风险预测能力的研究 目的: 分析口服葡萄糖耐量试验负荷后1小时血浆血糖(1hPG)水平升高人群进展为2型糖尿病及发生远期全因死亡和相关大、小血管并发症的风险及1hPG对未来糖尿病发生的预测能力。 方法: 纳入1986年原大庆研究中经75g 口服葡萄糖耐量试验(OGTT)确定的共1026名非糖尿病受试者。纳入本研究的受试者根据基线OGTT后1hPG水平分为2个亚组，定义为研究1hPG正常组(1hPG＜8.6mmol/L)和1hPG升高组(1hPG≥8.6mmol/L)。对受试者进行了 6年、20年和30年的随访，随访的终点事件包括2型糖尿病、全因死亡、心血管死亡、心血管事件(CVD)和微血管事件等。分析纳入的非糖尿病人群的基线1hPG与30年随访期间2型糖尿病及其相关并发症发生的关系。通过生存曲线分析统计累积事件发生率，并使用log-rank检验比较累积事件发生率。采用Cox回归分析评估1hPG与终点事件发生风险的关系。使用时间相依受试者工作特征曲线(Time-dependent ROC)分析方法，评估1hPG和2小时血浆血糖(2hPG)在6年、10年、20年和30年对2型糖尿病发病率的预测效能。ROC曲线下的面积(AUC)用于衡量连续变量在每个时间点预测2型糖尿病发生的效果。 结果: 在经过30年的随访后有578例(1hPG正常组154例，1hPG升高组424例)受试者进展为2型糖尿病。在调整年龄、性别、吸烟、收缩压、总胆固醇、体质指数(BMI)和生活方式干预等混杂因素后进行Cox回归分析，结果显示与1hPG正常组相比，1hPG升高组的糖尿病风险增加(风险比(HR):4.45,95％CI:3.43-5.79)。糖尿病相关并发症包括全因死亡(HR:1.46,95％CI:1.07-2.01)、心血管死亡(HR:1.84，95％CI:1.16-2.95)、心血管事件(Cardiovascular disease,CVD)(HR:1.39,95％CI:1.03-1.86)和微血管事件(HR:1.70,95％CI:1.03-2.79)的发生风险均显著增加。在长期随访中，1hPG预测糖尿病发生的AUC 值高于 2hPG(AUC(1hPG vs 2hPG):10 年为 0.86 vs 0.84,p=0.08;20年为 0.88 vs 0.87,p=0.04;30 年为 0.85 vs 0.82,p=0.009)。 结论: 非糖尿病1hPG升高(≥8.6mmol/L)人群中，与1hPG正常人群相比，其发生2型糖尿病及其长期并发症的风险增加相关。此外，1hPG可有效预测未来糖尿病发生，可被考虑为识别和筛查2型糖尿病高危个体的适宜指标。 第二部分:负荷后1小时血浆血糖水平升高人群的全基因组关联分析 目的: 我们第一部分研究以及其他类似研究发现非糖尿病人群的负荷后1小时血浆血糖(1 hour plasma glucose,1hPG)进展为糖尿病及糖尿病相关并发症的风险升高，然而其发生的机制是否与基因相关未见报道。本研究旨在通过全基因组关联分析(Genome-wide Association study,GWAS)探索负荷后1小时血浆血糖升高人群单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)以初步探究非糖尿病1hPG水平升高人群未来2型糖尿病发生风险升高的潜在分子机制和生物通路。 方法: 纳入原大庆糖尿病预防研究中采集且留存完好的513例非糖尿病受试者(包括NGT和IGT人群)的生物标本提取DNA样本后进行全基因组SNP位点检测。根据受试者基线1hPG水平分为1hPG正常组(1hPG＜8.6mmol/L)和1hPG升高组(1hPG≥8.6mmol/L)。从受试者外周血细胞中采集和提取本研究中个体的基因组DNA后研究采用lllumina公司出品的ASAMD芯片对样本DNA进行全基因组分型。使用Plink v 1.9软件对获得的SNP数据进行质量控制和表型关联分析，SNP位点达到显著性水平p＜10-4为候选SNP位点并进一步将SNP位点定位注释到相应候选基因进行基因功能注释和通路分析。 结果: 本研究纳入了 513名原大庆研究中非糖尿病患者(包括正常人和IGT人群)，其中根据基线OGTT 1hPG分为1hPG升高组(n=220)和1hPG正常组(n=293)，研究人群总体平均年龄为41.48±7.66岁，女性占比55.06％,平均FPG为5.03±0.7mmol/L。经过严格的数据质量控制后，共有513例DNA样本完成芯片检测，495567个SNP位点进入GWAS表型相关性分析。通过卡方检验，获得了 55个达到显著性水平的SNP位点，CHR1包含最多与1hPG升高人群相关的候选标记。此外，包含候选SNP的染色体都含有多个候选SNP。达到显著性水平p＜10-4的SNP位点中有34个SNP成功定位于26个基因。对这26个基因的GO(Gene Ontology)分析中未有任何GO分类条目的调整P值达到显著性水平。KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路分析显示，这些SNP聚类到49条代谢通路，其中与内分泌系统相关的通路或生物过程共有6条，与内分泌与代谢相关的有3条，与碳水化合物代谢相关的有1条，与氨基酸代谢相关的有1条。通路相关基因包括SOCS3、PRDM2、UCP1以及GNG2。在校正p值后，统计学差异不显著(p＞0.05)。 结论: 综上所述，我们利用大庆研究保存完好的生物样本，在1hPG升高人群中发55个达到显著性水平(p＜10-4)的SNP位点。此外，根据得到的SNP位点定位到4个与1hPG升高可能有潜在的关联的基因(SOCS3、PRDM2、UCP1 以及 GNG2)。本研究发现了一些新的对糖尿病发生发展可能有潜在作用的基因，需要在更大的样本中进一步研究，以提高我们对1hPG升高人群未来2型糖尿病发生风险升高的潜在遗传机制的理解。
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