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吃出来的糖尿病能“吃回去”?Nature子刊新证:65%代谢异常可被逆转!

医学界  · 公众号  · 医学  · 2025-05-17 18:14

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研究设计:双队列验证与多组学整合


该研究基于瑞典两大队列 ——IGT队列(发现队列,n=697)和SCAPIS队列(验证队列,n=470),纳入从正常糖耐量(NGT)到初发 T2DM 的个体,通过以下步骤展开:


  • 代谢组学分析: 检测 978种血浆代谢物,涵盖氨基酸、脂类、异生物质等类别。


  • 肠道微生物宏基因组测序: 鉴定 1,427个共丰度基因群(MGS),代表不同微生物物种。


  • 机器学习模型( GBDT算法): 整合临床数据、饮食问卷和微生物特征,预测代谢物水平并评估其与糖代谢异常的关联。


  • 外部验证: 在以色列、英国和中国队列中验证关键发现,并通过无菌小鼠模型确认微生物依赖性代谢物。同时构建了一个开放访问的网络服务器,方便研究人员对代谢组数据进行探索、可视化和荟萃分析。








核心发现:微生物 -代谢轴的“失衡”与临床意义


1. 微生物组贡献近 1/3的血液代谢物变异,关键菌种浮出水面


研究人员使用梯度提升决策树( GBDT)算法评估了临床表型、肠道微生物群和饮食对血浆代谢物的相对预测能力。

结果发现, 65.9%的代谢物与至少一个特征组显著相关。其中,临床因素(如年龄、性别、体重指数、血压等34个指标)的整体贡献最大 ,对代谢物循环水平的预测能力最强,可解释 13.6% ~ 66.3%的变异;肠道微生物群数据次之,可解释7.8% ~ 47.2%的变异;饮食数据可解释1.3% ~







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