盘点 | 糖尿病研究领域近期进展汇总（第30期）

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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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