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第83届美国糖尿病协会科学年会（ADA2023）已于6月27日在圣地亚哥完美落幕。会议展示的丰富学术信息将对全球糖尿病领域产生长久影响。在此次盛会上，中山大学附属第三医院内分泌与代谢病学科展示了10项研究成果，包括2项ADA口头发言（oral presentation）、9项ADA壁报交流（poster presentation）、2项摘要发表（published-only），涵盖基础与临床转化研究。

其中ADA壁报交流聚焦前沿，内容精彩纷呈。内分泌科向晓昕博士作题为《内质网应激通过激活PERK/JNK信号通路致肥胖低通气综合征膈肌功能障碍》的研究内容展示。肥胖低通气综合征（OHS）严重降低患者的生活质量，并增加相关死亡风险。既往研究报道膈肌功能障碍是OHS发病的重要一环。本研究利用多组科学数据，发现了PERK/JNK信号通路激活在肥胖引起的膈肌功能障碍中发挥重要作用。

图1：《内质网应激通过激活PERK/JNK信号通路致肥胖低通气综合征膈肌功能障碍》的壁报展示

内分泌科蔡楠硕士通过壁报展示了《GKA通过诱导饮食诱导肥胖小鼠肝脏脂质堆积，激活PERK-UPR通路》的研究成果。T2DM在全球发病率不断上升，药理学研究越来越关注个体化治疗策略。基于葡萄糖激酶激活的药物开发是降低血糖的重要策略。该项研究通过转录组学分析，进行动物实验及细胞实验，探究了葡萄糖激酶激活对饮食诱导的肥胖小鼠糖脂代谢的影响，提示GKA减轻饮食诱导肥胖小鼠的糖耐量受损，其机制可能和GKA激活饮食诱导肥胖小鼠肝脏糖原合成相关的AKT/GSK3β通路有关；GKA促进肝脏脂肪从头合成，导致饮食诱导肥胖小鼠肝脏脂质堆积及经棕榈酸钠处理的AML12细胞脂肪合成增加；GKA所致肝脏脂质堆积激活PERK-UPR通路。

内分泌科温诗怡博士作题为《单细胞水平揭示胰腺内分泌细胞选择性剪接在T2DM发病机制中的调控作用》的研究内容展示。普遍存在的RNA选择性剪接（AS）丰富了分子多样性，并且在细胞功能调节和疾病发病机制中发挥重要作用。然而，糖尿病进展过程中胰岛AS的作用仍不清楚。通过生信分析证实RNA选择性剪接对β细胞功能损伤和糖尿病发病的影响，为调节β细胞功能提供了一种新的机制。临床研究涵盖短期胰岛素强化治疗的队列研究，血糖波动、血糖监测手段对糖尿病患者血糖管理结局影响的回顾性队列研究及荟萃分析，以及对糖尿病足发病风险的预测模型等方面的内容。

图2：《单细胞水平揭示胰腺内分泌细胞选择性剪接在T2DM发病机制中的调控作用》的壁报展示

内分泌科江玮博士分享了《1周内胰岛素强化治疗可改善T2DM患者的胰岛β细胞功能》的研究成果。短期胰岛素强化治疗通常需要2周以上才能改善2型糖尿病（T2DM）患者的胰岛β细胞功能。然而，更短时间的胰岛素强化治疗对胰岛β细胞功能的影响尚不明确。此研究纳入了192例接受1周内胰岛素泵治疗且治疗前后均行胰岛β细胞功能评估的T2DM患者，其中45例接受了持续葡萄糖监测（CGM）。结果提示1周内短期胰岛素强化治疗可改善患者胰岛β细胞功能，胰岛素强化治疗的疗程和TIR是胰岛β细胞功能改善的独立影响因子。

内分泌科刘芷谷博士通过壁报展示了《探索血糖控制良好的成人T2DM患者HbA1c与GMI关系的影响因素》的研究成果。一般来说，葡萄糖管理指标（GMI）与糖化血红蛋白（HbA1c）存在相关性，但有研究报道两者之间存在明显差异。影响这种差异的因素，特别是在血糖控制良好的患者中，尚不清楚。该研究对纳入的84例血糖控制良好的成人T2DM患者进行统计分析，结果显示HbA1c与GMI呈正相关关系，且HbA1c与GMI亦存在差异，两者间的差异及相关性会受到血糖波动指标SD和MAGE的影响。

内分泌科陈丹蕊硕士作题为《MAGE和SD对T2DM患者TIR与GMI关系的影响》的研究内容展示。既往研究证实，血糖变异性（GV）指标中的血糖变异系数（CV）影响糖尿病患者葡萄糖目标范围内时间（TIR）与葡萄糖管理指标（GMI）之间的关系。本研究旨在探讨持续葡萄糖监测（CGM）中的其他GV指标——平均血糖波动幅度（MAGE）和血糖标准差（SD）是否影响2型糖尿病（T2DM）患者TIR和GMI的关系。该研究共纳入118例住院接受48~72小时CGM的T2DM患者，结果提示T2DM患者TIR与GMI呈高度逆线性相关，且MAGE和SD影响两者的关系。

内分泌科陈丹蕊硕士作题为《rtCGM与FGM对T1DM患者血糖控制和GV的影响：一项系统综述和荟萃分析》的研究内容展示。既往研究表明，实时持续葡萄糖监测（rtCGM）和扫描式葡萄糖监测（FGM）对1型糖尿病（T1DM）患者血糖控制和血糖变异性（GV）的影响不同。该项荟萃分析结果提示在T1DM患者中，与FGM相比，rtCGM在改善GV指数方面表现良好，但两者在降低HbA1c方面无明显差异。

内分泌科吴琳博士通过壁报展示了《基于机器学习与电子病历的糖尿病足病风险预测模型》的研究成果。糖尿病足溃疡（DFU）是糖尿病最严重的并发症之一，然而DFU起病隐匿，难以被糖尿病患者及临床医生识别。本研究利用人工智能平台，提供了一个简便而有效的预测未来5年DFU发病风险的模型。其中XGBoost模型的表现最优，曲线下面积（AUC）达0.94，超过RF和LR构建DFU风险预测模型。

图3：《基于机器学习与电子病历的糖尿病足病风险预测模型》的壁报展示

我院在此次会议中展示的研究成果涵盖了对肥胖低通气综合征膈肌功能障碍机制的探索、葡萄糖激酶激活对饮食诱导的肥胖小鼠糖脂代谢的影响、利用生信分析寻找RNA选择性剪接（AS）在糖尿病发病机制中的作用等方面的内容，为糖尿病患者的综合治疗和精准管理模式提供了理论和临床数据支撑。

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