당뇨병에 대한 Biomarkers 이해

Biomarkers는 정상적인 또는 이상한 과정, 조건, 또는 질병을 신호하는 혈액, 소변, 조직 또는 다른 몸 액체에서 찾아낸 생물학 분자입니다. 비만 관련 당뇨병에서는, 생물 마커는 전염성 임상 hyperglycemia를 전례하는 분자와 세포 변화로 창을 제안합니다. 이상적인 생물 마커는 높은 감도 및 특이성, 인구, 비 침략성, 그리고 최소한 침략적인, 그리고 비용 ‐ 효과적인 스크린을 위한 급속하게 변화하는 높은 감도 및 특이성에 measurable 입니다.

현재 상영은 빠른 플라즈마 포도당, HbA1c 및 구강 포도당 공차 시험에 의존합니다. 효과적인 동안, 이러한 테스트는 종종 상당한 베타 셀 발기부전이 발생 한 후 당뇨병을 감지합니다. 이 생식기는 라이프 스타일과 약리학 개입이 역이나 지연 질병 진행에 가장 가능성이있을 때 창에서 ‐risk 개인 년을 식별 할 수 있습니다.

조기 검출을 위한 Key Emerging Biomarkers

의논하기

Adipose 조직은 단지 저장 depot 그러나 수많은 신호 분자를 불린 수많은 불쾌한 활동적인 내독 기관입니다. adipokine 분비의 통제는 비만 유도한 인슐린 저항의 강당입니다.

  • Adiponectin: 이 항염증제는 인슐린 감도를 강화하고 심혈관 체계에 방어적인 효력을 비치하고 있습니다. 순환 수준은 비만과 유형 2 당뇨병 위험과 관련이 있습니다. 낮은 아디포틴은 수년간 당뇨병의 온 세트를 전진하고, 초기 위험 stratification를 위한 강한 후보를 만들기. 학문은 각 1 ‐ μg/mL가 부전에서 감소하는 것을 보여주고 있습니다 ~30%와 관련있는 증가합니다.
  • Leptin: 렙틴은 주로 렙틴의 에너지 잔량과 식욕을 조절한다. 비만에서는, leptin 저항은, hyperleptinemia에 지도한다. 상승한 leptin 수준은 인슐린 저항과 불연성 포도당 포용력과 자주적으로 연관된다. leptin과 apondiponectin을 ::]:]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]][FLT:[FLT:[[[[]]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]
  • Resistin: 인슐린 행동에 그것의 저항을 위해 지명되는, resistin는 비만에서 상승하고 염증을 승진시킵니다. 그것은 endothelial 기능 장애에 연결되고 대사 증후군의 초기 지시자로 봉사할지도 모릅니다.
  • Visfatin: 또한 nicotinamide phosphoribosyltransferase (Nampt)로 알려져, visfatin는 visceral 지방에 의해 우선적으로 비밀. 그것의 수준은 포도당 규칙에 있는 역할을 제안하는 HbA1c와 비만 그리고 correlate에서 자랐습니다.

염증성 감적

비만은 만성 저급 염증의 상태, 크게 지방 조직의 손상 침투 및 시토킨 방출에 의해 구동. 염증 생식기는 hyperglycemia 발달의 앞에 체계적인 대사 긴장을 발사할 수 있습니다.

  • C-reactive Protein (CRP): Elevated high-sensitivity CRP는 기존의 위험 요소에 독립적 인 미래의 당뇨병의 강력한 예측자입니다. 여성 건강 연구는 가장 높은 quartile에서 CRP와 여성이 가장 낮은 quartile에 비해 당뇨병의 4 배 더 높은 위험을 가지고 있음을 발견했습니다.
  • Interleukin‐6 (IL‐6): 이 프로 ‐ 염증성 세포는 부록 조직과 면역 세포에 의해 비밀. 비만에 순환 IL‐6 수준 상승 및 감소 된 인슐린 감도와 관련. 경도 연구는 IL‐6 높이가 5-10 년에 의해 당뇨병 진단을 미리 할 수 있음을 나타냅니다.
  • Tumor Necrosis Factor‐α (TNF‐α)]: 인슐린 저항의 중요한 미디어tor, TNF‐α는 인슐린 수용체 신호와 방해합니다. 순환에서 더 적은 안정되어 있는 그러나, 더 새로운 분석실험은 개량한 탐지를 가지고 있고, 그것은 염증성 퍼즐의 유망한 조각을 남아 있습니다.
  • Procalcitonin: 전통적으로 박테리아 감염의 감적, procalcitonin은 최근 대사 염증에 연결되었습니다. 고갈된 수준은 대사 증후군과 개인에서 볼 수 있고 다른 염증 생식기 보충할지도 모릅니다.

MicroRNAs (미래)

MicroRNAs는 유전자 발현 후의 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐

  • miR‐375[: 높은 반투명 베타 셀에 풍부, miR‐375는 베타 세포 스트레스 또는 손상 동안 순환으로 출시됩니다. 과잉 혈당이 동물 모델과 인간적인 코호트 모두에서 나타나기 전에 그것의 수준 증가. 2021 연구는 82% 정확도로 3 년 이내에 당뇨병으로 진행되는 혈청 miR‐375가 개인을 높였다는 것을 보여주었습니다.
  • miR‐29 제품군(miR‐29a, miR‐29b, miR‐29c): 이 miRNAs는 인슐린 저항의 조건 하에서 골격 근육과 간에서 조절됩니다. 그들은 인슐린 수용체 기질 ‐ 1 (IRS‐1)를 포함하여 인슐린 시그널링 분자를 대상으로 합니다. 고집된 순환 miR‐29a는 당뇨병 진단 5년 전에 진단을 검출했습니다.
  • miR‐126[: 근원에 있는 Primarily endothelial, miR‐126는 혈관 염증과 안조기를 통제합니다. 그것의 수준은 prediabetes와 이른 당뇨병에서 감소되고, 아마도 이른 내구부 기능 장애를 반영합니다. 더 높은 CRP와 결합된 낮은 miR‐126 수준은 혼자서 더 강한 예측을 제공합니다.
  • miR‐146a: 항염증제 miRNA, miR‐146a는 비만과 인슐린 저항에서 통용됩니다. 낮은 순환 miR‐146a는 다른 초기 신호를 제공하는 증가된 NF‐κB 활동 및 체계적인 염증과 관련이 있습니다.

Metabolomic Biomarkers의 장점

Metabolomics는 유전, 간질 및 환경 영향의 다운스트림 효과를 캡처합니다. 여러 대사 산물은 비만 관련 당뇨병의 강력한 조기 예측으로 등장했습니다.

  • Branched‐Chain Amino Acids (BCAAs): Leucine, isoleucine, valine은 비만과 인슐린 저항에서 지속적으로 상승한다. Framingham Offspring 학문은 높은 기본 BCAA 수준을 가진 개인이 12 년 이상 당뇨병의 3 겹 증가 위험이 있었다는 것을 보고했습니다. BCAA 물질 대사는 mTOR 신호 및 mitodrchon dysfunction에 연결됩니다.
  • Acylcarnitines: 이 대사 산 산화를 반영합니다. 중간 ‐ 및 긴 사슬 아킬 카르니틴 축적 때 mitochondrial 하중 초과가 생기면-비만 유도 된 대사 팽창성의 복도. 상승 C2 (acetylcarnitine)와 C3 (propionylcarnitine)는 미래 당뇨병의 예측됩니다.
  • 세라미드: 흡혈소 억제 신호 및 염증 촉진을 위한 Sphingolipids. 특히 C16:0, 특히 BMI와 트리글리세라이드를 위해 조정한 후에, 사건 당뇨병의 강한 예측자.
  • 2‐Aminoadipic Acid (2‐AAA): Framingham cohort에서 확인된 소설 대사. 2‐AAA는 tryptophan degradation 경로의 중간이며 당뇨병 진단 전에 10 년까지 올라갑니다. 그것은 beta 세포에 있는 인슐린 분비를 유도하고 그러나 시간에 유독성에 공헌할지도 모릅니다.

Epigenetic 감적

비만과 영양분 과잉은 DNA 메틸화, 심혈구 수정 및 체중 감소 후 지속될 수 있는 비 코딩 RNA 발현에 변화합니다.

  • ]DNA PPARGC1A Gene]: 이 유전자는 PGC‐1α, mitochondrial biogenesis 및 산화 물질 대사의 주인 규칙을 암호로 합니다. ]PPARGC1A의 Hypermethylation은 뇌관 근육의 자극자, 당뇨병의 당뇨병에 있는 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 의 앞에 수시로 관찰됩니다.
  • INS]과 ]PDX‐1 메틸화: 인슐린 유전자 프로피터의 Hypomethylation 및 췌장형 투여제의 hypermethylation는 전형적 개인의 혈액 세포에서 검출되었습니다. 이 변경은 초기 베타 세포의 면역력을 반영할 수 있습니다.
  • Global DNA Hypomethylation: 혈액 DNA의 5-methylcytosine 함량을 결정하는 것은 비만에 의해 구동되는 광범위한 epigenetic dysregulation을 반영하는 인슐린 저항 및 당뇨병 위험과 관련이 있습니다.

Gut Microbiome-Derived Markers, 중국

장 미생물 미생물은 짧은 사슬 지방산 (SCFAs), 비스듬한 산 변환 및 gut 침투성의 개조의 생산을 통해 주인 물질 대사에 영향을 미칩니다. 몇몇 미생물 관련 감적기는 이른 위험 평가를 위해 주의를 얻고 있습니다.

  • Short-Chain Fatty Acids: 아세테이트, propionate, butyrate는 섬유의 미생물 발효에 의해 생산됩니다. 종종 보호하는 동안, 교체 SCFA 프로필 낮은 butyrate, 높은 아세테이트- 증가 된 hepatic lipogenesis 및 insulin 저항과 관련되었습니다.
  • Lipopolysaccharide (LPS)와 LPS ‐ Binding Protein: Gram-negative 박테리아에서 파생된 Endotoxin는 누출이 있는 묽게함 장벽을 교차하고 체계적인 염증을 방아쇠를 끊을 수 있습니다. 의 상승된 순환 LPS ‐ 궤란 단백질은 유형 2 당뇨병 발달의 독립적인 예심입니다.
  • Trimethylamine N-Oxide (TMAO): TMAO는 식이요법과 카르니틴에서 자궁 경관 산화에 의해 따라 과잉되는 지형 물질 대사를 통해 생산됩니다. 더 높은 TMAO 수준은 비만, 인슐린 저항 및 사건 당뇨병과 심장 혈관 질병의 상승 위험과 연관됩니다.

임상적용 및 실용성

일상적인 임상 연습으로 신흥 바이오 매스의 통합은 당뇨병 예방을 변환 할 수 있습니다. 멀티 마크 패널 - 아디포틴, miR‐375, BCAA 및 hs‐CRP를 결합하여 예를 들어, 수신기 운영 특성 곡선 (AUC)의 범위를 0.85로 상승하고, 나이, BMI 및 가족 역사에 의존하는 전통적인 임상 모델을 변형시킵니다.

  • Risk Stratification: Biomarker profiles는 정상적인 포도당 포용력을 가진 “high‐risk 정상” 개인을 식별할 수 있습니다 그러나 대사 쇠퇴를 나타내는 분자 서명. 이 환자는 당뇨병 예방 프로그램 (DPP)에서 입증된 것과 같은 집중적인 생활양식 개입을 위해 전진될 수 있었습니다 (.), 58%에 의하여 감소된 당뇨병 불용.
  • ]분리 응답]: 바이오마커 수준에서 변화는 특정 개입식 - 휘슬러 다이어트, 운동, 또는 약물이 생물학적 수준에서 일하는지 여부에 대한 초기 피드백을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, ceramides의 감소 또는 체중 감소 신호가 포도당 수준 정상화되기 전에 신진 대사 건강을 개선 한 후 adiponectin 증가.
  • Personalized Medicine: 모든 비만 관련 당뇨병은 동일하지 않습니다. 몇몇 환자는 beta 세포 기능 또는 mitochondrial 물질 대사에 있는 지배적인 결점을 가지고 있는 동안 강한 염증 성분을 전시합니다. 생식기는 표적 치료를 인도할 수 있었습니다: 높은 CRP 및 IL‐6를 가진 사람들을 위한 항염증제 대리인, 또는 낮은 비경구를 가진 사람들을 위한 인슐린 sensitisers.
  • 높은 ‐록 인구의 증가: 특정 인종 그룹(예: 남아시아, 히스패닉, 아프리카계 미국인)는 BMI 수준에서 초기에 설정된 당뇨병의 높은 비율을 제공했습니다. 표준 심사 프로토콜에 바이오 매스를 추가하면 기존 미터로 놓을 수 있는 ‐록 개인 식별에 의해 불평을 줄일 수 있습니다.

도전과제

약속에도 불구하고, 몇몇 장애물은 이 생물가 일상적인 임상 공구이기 전에 극복되어야 합니다.

  • 표준화 및 재현성: adipokines, miRNAs, metabolomic 마커에 대한 측정 방법은 실험실에서 널리 사용됩니다. 표준화 된 분석실험, 참조 범위 및 품질 관리없이, 임상 응용 프로그램은 조기입니다. 표준 및 기술 (NIST) 바이오 마커 표준 프로그램의 국립 연구소와 같은 이니셔티브는이를 해결하지만, 진행은 느립니다.
  • 디버스 인구의 배분: 대부분의 연구는 유럽 ‐origin 코호트에서 수행되었습니다. 한 민족 그룹에서 당뇨병을 예측하는 생물가 다른 곳에서 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 카우산에서 위험을 예측하는 leptin cut-off는 아프리카의 학대에 적용되지 않을 수 있습니다. 대규모 다층 연구는 긴급하게 필요합니다.
  • Cost and Accessibility: 고강도 대사산물과 miRNA 프로파일링은 여전히 비싸고 특별한 장비를 필요로 합니다. 바이오마커는 기본 관리 또는 저수지 설정, 포인트 ‐의 ‐의 ‐의 ‐의 ‐의 ‐ ‐의 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ─ ─
  • : 많은 생물가들이 급성 질환, 최근 운동, 또는 생리 주기 단계로 유입합니다. IL‐6는 운동의 단일 경계를 따라 상승하고, 운동의 보조금은 수면의 탈소에 영향을 미칩니다. 주의하지 않고, 분석 표준을 준수하고, 거짓 긍정적은 불필요한 환자의 불안과 테스트를 이끌 수 있습니다.
  • Causality vs. 상관: 일부 바이오마커는 초기 당뇨병의 원인보다 오히려 결과일 수 있습니다. 예를 들어, 그 결과 인슐린 저항에서 결과가 예측할 수 있습니다. 반복된 측정과 멘델리 랜덤화가 방향성을 명확하게하는 데 필요한 경도 연구.

미래 지향

향후 10년 동안 단일 바이오마커의 이동이 가능해져 인공 지능(AI)과 결합된 멀티 omics 패널을 통합할 수 있습니다. 몇몇 유망한 수익은 관심을 가질 수 있습니다.

  • Multi-Omics Integration: genomics, epigenomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics를 결합하여 종합적인 위험 서명을 생성할 수 있습니다. PREDICT 연구(King’s College London)는 >200 Biomarkers와 microbiome data의 조합을 사용하여 놀라운 정확도로 포스트 멤브루오스 응답을 예측합니다. 장기 당뇨병의 장기적인 위험에 대한 유사한 접근은 개발 위험에 따라 개발됩니다.
  • Machine Learning Algorithms: AI는 수십 개의 바이오 매스 및 임상 가변 중에서 비선형 상호 작용을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 영국 바이오 뱅크의 24,000명의 환자 레코드에 훈련된 딥러닝 모델은 6년 전에 당뇨병을 예측한 12 바이오 매스 서명을 확인했습니다.
  • 포인트의 ‐Care 장치: 급속한 생물 측정을 위한 휴대용 생물성체는 발전하고 있습니다. 나노기술 기반의 측면 흐름 분석실험을 위한 adiponectin과 miRNA 캡처는 분 안에 1 차적인 배려 조정에 있는 손가락 ‐prick 시험을 허용할 수 있었습니다. 몇몇 시제품은 초기 상업적인 발달 단계에서 있습니다.
  • 웨어러블: Biomarkers는 연속 포도당 모니터, 활동 추적기 및 스마트 스케일의 데이터와 관련이 있을 수 있습니다. 2022 파일럿 연구는 특정 대사 산물 프로파일 전시 erratic 포도당 가변성 >48 시간 전에 상당한 체중 증가 이벤트, 실시간 위험 경고에 대한 잠재력을 설명합니다.
  • Lifestyle Trial Outcomes: NIH ‐funded ]Derbetes Prevention]에 대한 Ongoing trials는 생물분쟁기 패널을 사용하여 라이프스타일 개입에 참여합니다. 초기 결과는 불참하지 않는 생물분명기 프로파일을 가진 사람들에 가장 집중적인 코칭을 얻고, 생물분쟁기 방지의 개념을 지원하는 것을 제안합니다.

의약

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