精准糖尿病学得到验证：SGLT2i和DPP4i选择算法在英国主要种族群体中表现准确

亮点

• 外部验证确认，一种用于选择SGLT2抑制剂（SGLT2i）和DPP4抑制剂（DPP4i）的临床算法在英国的白人、黑人、南亚裔和混血/其他种族群体中均表现出准确性。
• 尽管SGLT2i的预测结果在各组间稳健，但由于观察到的血糖反应高于预期，DPP4i的预测结果需要进行轻微校准。
• SGLT2i相对于DPP4i的预测血糖优势在白人个体中最为显著（3.7 mmol/mol），而南亚裔（2.1 mmol/mol）和黑人（0.6 mmol/mol）群体中的优势较小。
• 结果支持MASTERMIND选择模型作为多民族人口个性化糖尿病管理工具的临床实用性。

引言：向精准糖尿病学的转变

过去十年，2型糖尿病（T2D）的管理迅速发展。随着多种药物类别的引入——尤其是SGLT2抑制剂和DPP4抑制剂——临床医生经常面临选择哪种药物作为二线或三线治疗的问题。当前的指南通常提供广泛的建议，但这些药物对个体的反应可能因临床表型（如年龄、BMI、肾功能和种族）而显著不同。精准医疗旨在通过使用预测建模来识别哪些患者最受益于特定疗法，从而超越一刀切的方法。

然而，许多预测模型是基于主要为白人的人群数据开发的，这引发了当应用于多元种族群体时其普遍性和公平性的担忧。Güdemann等人的研究发表在《柳叶刀区域健康-欧洲》，填补了这一关键空白，通过验证一个治疗选择算法在英国主要种族群体中的表现。

临床建模中种族多样性的挑战

种族是医学研究中的一个复杂变量，涵盖了遗传祖先、社会经济因素、饮食模式和医疗保健可及性。在2型糖尿病中，种族差异在病理生理学上的表现——如胰岛素敏感性和β细胞功能的变化——会影响药物疗效。例如，南亚裔人群往往在较低的BMI和较年轻的年龄下发展出2型糖尿病，这可能改变对SGLT2i或DPP4i的血糖反应。

在预测模型可以安全地应用于临床实践之前，必须进行严格的外部验证。这确保了模型的预测在与原始开发队列不同的真实世界人群中仍然准确。本研究旨在确定一个用于预测6个月HbA1c变化的模型是否能够可靠地指导白人、黑人、南亚裔和混血/其他患者的治疗选择。

研究设计和方法

这项回顾性队列研究利用了临床实践研究数据链（CPRD）Aurum数据库，这是一个大规模的英国初级护理记录库。研究人员确定了2013年至2020年间开始使用SGLT2i（n = 57,749）或DPP4i（n = 87,807）的145,556名非胰岛素治疗的2型糖尿病患者。该队列完全独立于用于开发原始选择模型的人群。

该人群被分为四个主要的自报种族群体：

• 白人：114,287（78.5%）
• 南亚裔：20,969（14.4%）
• 黑人：6,663（4.6%）
• 混血/其他：3,637（2.5%）

主要结局是在开始治疗后6个月的HbA1c变化。研究人员采用封闭测试程序评估模型的截距或斜率是否需要针对每个特定种族进行校准。校准准确性通过将预测的血糖反应差异与观察结果进行比较来评估。

关键发现：模型性能和校准

校准要求

研究发现，原模型在所有组中都略微低估了DPP4抑制剂的血糖反应。为了弥补大于预期的HbA1c降低，需要对模型进行微调（校准截距）。所需的调整分别为：白人1.6 mmol/mol，黑人3.0 mmol/mol，南亚裔2.6 mmol/mol，混血/其他组2.6 mmol/mol。有趣的是，SGLT2i反应的预测非常准确，非白人种族群体无需调整。

治疗效果差异

更新模型后，它成功预测了所有组别之间的治疗效果差异（SGLT2i和DPP4i之间HbA1c减少的差异）。然而，这种差异的大小因种族而异：

• 白人：预测SGLT2i比DPP4i减少HbA1c 3.7 mmol/mol（95% CI 3.5–3.9）。
• 南亚裔：预测SGLT2i比DPP4i更有效2.1 mmol/mol（95% CI 1.6–2.6）。
• 黑人：预测SGLT2i比DPP4i更有效0.6 mmol/mol（95% CI 0.5–1.7）。
• 混血/其他：预测SGLT2i比DPP4i更有效2.6 mmol/mol（95% CI 1.4–3.8）。

这些发现表明，虽然SGLT2i总体上比DPP4i提供更大的血糖降低效果，但在黑人和南亚裔患者中，相对益处明显较小。

专家评论：临床和方法学意义

该模型的验证是糖尿病精准医疗的重要进展。模型在经过轻微调整后仍能保持良好校准，这一点令人鼓舞。这表明，临床特征——如基线HbA1c、肾功能和年龄——捕捉到了驱动药物反应的大部分生物学变异，无论患者的自报种族如何。

然而，DPP4i反应需要校准这一事实强调了临床信息学的一个重要教训：模型不是“即插即用”的。地方因素，包括随时间变化的处方习惯或初始模型未捕捉到的人群特定特征，都可能影响性能。研究人员正确地建议，在将此类算法部署到新的医疗环境或多元种族群体之前，简单校准应成为标准步骤。

从临床角度来看，黑人和南亚裔患者中SGLT2i相对于DPP4i的较小差异值得特别注意。尽管SGLT2i因其心血管和肾脏益处而受到青睐，但在这些人群中，它们与DPP4i之间的血糖“差距”较小。这一信息可以帮助临床医生管理期望，并在以血糖控制为主要即时目标时个性化治疗。

研究局限性

研究人员承认了几个局限性。首先，种族是自报的，这是生物和社会因素的代理指标。其次，“混血/其他”类别高度异质，难以得出该组内个体的具体结论。最后，该研究关注的是血糖反应（HbA1c），并未评估长期心血管或肾脏结局，这些也是选择SGLT2i和DPP4i时的关键因素。

结论：临床实用要点

在大型、多元种族的英国初级护理队列中验证SGLT2i-DPP4i选择模型提供了其实用性的有力证据。关键要点包括：

• 该模型能够准确预测哪些患者在SGLT2i和DPP4i之间会实现更好的血糖控制，适用于所有主要的英国种族群体。
• 临床医生可以确信，模型中使用的临床变量（如BMI、eGFR、基线HbA1c）在不同背景下都是有效的预测因子。
• SGLT2i总体上比DPP4i提供更好的血糖降低效果，但在黑人和南亚裔人群中这一优势较小。
• 校准是一个关键过程，以确保预测工具在应用于新或不断变化的患者群体时保持准确性。

随着我们迈向数据驱动的医疗未来，像MASTERMIND算法这样的工具将在帮助临床医生导航2型糖尿病药物治疗的复杂领域中发挥重要作用，确保正确的药物在正确的时间到达正确的患者手中。

资金来源和参考文献

本研究的资金由英国医学研究委员会、国家卫生和护理研究所（NIHR）埃克塞特生物医学研究中心和EFSD/诺和诺德提供。

参考文献：

Güdemann LM, Young KG, Cardoso P, 等. 在英国主要种族群体中验证2型糖尿病患者选择SGLT2抑制剂和DPP4抑制剂疗法的算法：一项回顾性队列研究。Lancet Reg Health Eur. 2025;61:101547. doi:10.1016/j.lanepe.2025.101547