成人発症糖尿病の新規サブグループとアウトカムとの関連：6つの変数のデータ駆動クラスター分析
糖尿病
Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables
Lancet Diabetes & Endocrinology, publicerad online 1 Mar 2018.
背景
糖尿病は現在2つの主要な形態、1型および2型糖尿病に分類されているが、特に2型糖尿病は非常に異質である。洗練された分類は、治療レジメンを個別化し、診断時に合併症のリスクが高い個人を特定するための強力なツールを提供することができる。
方法
Scaniaコホートのスウェーデン全新糖尿病患者から新たに糖尿病と診断された患者（n = 8980）のデータ駆動型クラスタ分析（k-平均および階層的クラスタリング）を行った。クラスターは、6つの変数（グルタミン酸デカルボキシラーゼ抗体、診断時の年齢、BMI、HbA1c、およびβ細胞機能およびインスリン抵抗性のホメオスタティックモデル評価2の推定値）に基づいており、合併症および処方の開発に関する患者記録からの予測データ薬のScania糖尿病登録簿（n = 1466）、Uppsalaのすべての新糖尿病患者（n = 844）、糖尿病登録簿Vaasa（n = 3485）の3つの独立したコホートで複製が行われました。 Cox回帰およびロジスティック回帰を使用して、投薬時間、治療目標に達するまでの時間、および糖尿病合併症および遺伝的関連のリスクを比較した。
結果
我々は糖尿病患者の5つの複製可能クラスターを同定した。これらのクラスターは、著しく異なる患者の特徴と糖尿病合併症のリスクを有していた。特に、クラスター3（最も耐性である）の個体は、クラスター4および5の個体よりも糖尿病性腎臓疾患のリスクが有意に高かったが、同様の糖尿病治療を処方されていた。クラスター2（インスリン欠乏）は、網膜症のリスクが最も高かった。クラスタリングを支援するために、クラスターにおける遺伝的関連は、従来の2型糖尿病で見られたものとは異なっていた。
結論
我々は、異なる疾患の進行および糖尿病性合併症のリスクを有する5つのサブグループに患者を層別化した。この新たな層別化は、最終的には、最も有益であろう患者への早期治療を可能にし、目標設定に役立ち、糖尿病を医学的に精細に解明する第一歩となろう。
船橋市の糖尿病内科においても、サブグループ化を進めることでより効果的な糖尿病治療が可能になるだろう。