近日，国家代谢性疾病临床医学研究中心、糖尿病免疫学教育部重点实验室、中南大学湘雅二医院代谢内分泌科周智广教授、肖扬研究员团队在LANCET子刊eClinicalMedicine（2022年IF=15.1）发表题为Distinct signatures of gut microbiota and metabolites in different types of diabetes: a population-based cross-sectional study的原创性研究论文。肖扬研究员、周智广教授、香港大学徐爱民教授为共同通讯作者，中南大学湘雅二医院胡婧宜博士和丁瑾硕士研究生为共同第一作者，中南大学湘雅二医院为第一完成单位。

糖尿病分为1型、2型及多种特殊类型，不同类型治疗方法迥异，分型诊断意义重大。其中，1型糖尿病是糖尿病中治疗最困难、预后最差的类型。既往认为1型糖尿病是一种儿童青少年疾病，然而，最新数据表明，全球超过一半新发1型糖尿病患者为成人起病，本团队与翁建平教授团队前期合作报道中国新发1型糖尿病有65.3%发生于成人（BMJ，2018），显著增加了临床分型诊断的挑战。研究显示近40%的成人起病1型糖尿病初诊时被误诊为2型，可能导致血糖控制不佳、酮症酸中毒风险增加，甚至危及患者生命。因此，探索新的糖尿病分型诊断标志物至关重要。

该研究纳入两个独立队列-发现队列和验证队列，均包括成人起病1型糖尿病、2型糖尿病患者及健康对照，共218例受试者，通过宏基因组测序检测其肠道微生物，靶向代谢组学测定其粪便和血清代谢物。结果发现，与健康对照相比，成人起病1型糖尿病患者的肠道菌群及其代谢物组成存在显著差异，其特点是短链脂肪酸产生菌明显减少，可能与酚酸及其衍生物的减少有关。此外，成人起病1型糖尿病患者肠道细菌-病毒和肠道细菌-真菌跨界关系较健康对照显著减弱，特别是噬菌体与有益细菌之间的正相关关系。基于上述发现，进一步利用机器学习技术在发现队列中构建了6种肠菌和6种代谢物的诊断模型，并在外部验证队列中证明其良好效能，可准确区分成人起病1型和2型、及成人起病1型和健康对照。

研究首次阐明了成人起病1型糖尿病患者独有的宿主-微生物-代谢物相互作用的规律特征，揭示了基于肠道微生物和代谢物的算法模型可作为不同类型糖尿病鉴别诊断的辅助工具，为实现临床精准决策提供了数据支撑。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2023.102132.