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盘点 | 糖尿病研究领域近期进展汇总(第30期)

药明康德  · 公众号  · 药品  · 2017-08-23 08:20

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▲上海交通大学附属第六人民医院,贾伟平教授


然后,在第2阶段,研究者在两个 独立样本集中分析了 rs7756992对DR的影响 。样本集1由380名DR患者和613名患糖尿病5年以上,但没有DR的患者组成;样本集2由545例DR患者和929名患糖尿病5年以上,但没有DR的患者组成。结合第1和第2阶段结果的综合分析揭示了rs7756992和DR之间的显著相关性,以及次要等位基因A与较低DR风险有关联。


该研究是关于中国汉族人群 CDKAL1 rs10946398 与DR 之间的阳性关系的首次报道 ,风险增加1.362(95%CI:不同基因型1.021-1.887,P = 0.043)。


2. IBM和JDRF:采用机器学习算法助力1型糖尿病研究

IBM和全球领先的1型糖尿病(T1D)研究机构JDRF近日宣布,他们将合作开发机器学习方法,分析全球多年以来积累的T1D研究数据, 以找到导致儿童T1D的病因 。在美国,T1D大约影响125万人,目前还没有治愈的办法。这项合作将优势互补,结合JDRF的T1D研究专长与IBM的计算机技术和强大计算能力。



IBM研究者将分析至少三个不同的数据集,应用机器学习算法来帮助寻找与T1D相关的因素和模式,希望找到可能预防或者延缓儿童患T1D的方法。分析将探索遗传,家族史,自身抗体和其他变量等数据,以创建对所有数据集都通用的基本特征集。使用这些基本特征集进行模型分析,以量化T1D风险。籍由此,JDRF将能够更好地推测T1D的高风险因素,并将患者按预测的风险因素集群,研究一些用于预测发病的数据模型。


“今年将在美国诊断出近4万例T1D新病例,每名新患者都会创造一份新的记录和新的数据点,如果充分利用这些数据,可以提供对疾病的更多了解,”IBM研究计算健康中心项目总监 Jianying Hu说。 合作的未来阶段可能包括进一步分析大数据,以便更好地了解T1D的成因 ,还可能包括分析更复杂的数据集,如微生物组学、基因组学或转录组学数据, 研究者希望这些知识可以帮助JDRF找到治疗T1D患者的办法







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