测量血液中的各种类型的脂肪(“lipidomics”)可以预测2型糖尿病的风险(T2D)和心血管疾病(CVD)在不久的将来,根据一项新的研究发表在开放获取期刊公共科学图书馆生物学。
当前对T2D的风险评价和心血管疾病在很大程度上依赖于病人的历史和当前的危险行为,和两个主要的血脂水平和比例,高和低密度胆固醇。
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“糖尿病和心血管疾病风险与lipidomics是已知的遗传风险因子,独立的和数量的年,直到疾病发作。”
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但是血液包含超过一百个其他类型的油脂(脂肪),这被认为至少在一定程度上反映出整个身体方面的代谢和体内平衡。
血脂的评估更加全面的指标是否可以增加风险预测的准确性,研究人员利用纵向健康研究的数据超过4000健康,中年瑞典居民,首先评估了从1991年到1994年,直到2015年之后。
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使用基线血液样本,184浓度的脂质与高通量进行评估,定量质谱。在随访期间,13.8%的参与者T2D开发,和22%的心血管疾病发展。
研究人员进行重复培训/测试轮数据,使用一个随机选择的三分之二的脂质数据来创建一个风险模型。
之后,测试该模型准确地预测风险是否在剩下的第三。一旦模型被开发,人被聚集成一个六子组根据他们lipidomics概要文件。
与集团平均水平相比,T2D的风险高危组为37%,高危组和心血管疾病的风险是40.5%。显著减少风险相比,平均也在一个低风险组。
在个体层面上,它可能会定义风险几十年在疾病发作之前,可能及时采取措施避免疾病。
Lipidomics结合遗传学和病历或独立于他们可能提供新的见解和疾病开始的原因。此外,通过识别那些最有助于风险的脂质,它可能会确定新药的候选人。
lipidomic风险,这只来自一个廉价和快速质谱测量,可以扩展传统风险评估基于临床试验。
此外,个体血液中脂质可能的后果或导致各种代谢过程,这可能是个别重要这些过程的标记。
来源:Medindia
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使用基线血液样本,184浓度的脂质与高通量进行评估,定量质谱。在随访期间,13.8%的参与者T2D开发,和22%的心血管疾病发展。
研究人员进行重复培训/测试轮数据,使用一个随机选择的三分之二的脂质数据来创建一个风险模型。
之后,测试该模型准确地预测风险是否在剩下的第三。一旦模型被开发,人被聚集成一个六子组根据他们lipidomics概要文件。
与集团平均水平相比,T2D的风险高危组为37%,高危组和心血管疾病的风险是40.5%。显著减少风险相比,平均也在一个低风险组。
在个体层面上,它可能会定义风险几十年在疾病发作之前,可能及时采取措施避免疾病。
Lipidomics结合遗传学和病历或独立于他们可能提供新的见解和疾病开始的原因。此外,通过识别那些最有助于风险的脂质,它可能会确定新药的候选人。
lipidomic风险,这只来自一个廉价和快速质谱测量,可以扩展传统风险评估基于临床试验。
此外,个体血液中脂质可能的后果或导致各种代谢过程,这可能是个别重要这些过程的标记。
来源:Medindia
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