上海六院贾伟平院士团队发现，血糖时间序列复杂度或是评价血糖稳态的潜在新指标

近期上海交通大学医学院附属第六人民医院内分泌代谢科贾伟平院士、周健教授团队在中国工程院院刊《Frontiers of Medicine》（IF: 9.9 /Q1）发表了题为“Decreasing complexity of glucose time series derived from continuous glucose monitoring is correlated with deteriorating glucose regulation”的研究论文。团队应用持续葡萄糖监测（CGM）技术，在正常糖耐量（NGT）、糖调节受损（IGR）及新诊断2型糖尿病患者（T2D）三种不同糖代谢状态人群中对血糖时间序列复杂度及其临床意义进行了分析与探讨。研究结果发现NGT、IGR及T2D的血糖时间序列复杂度指数（CGI）呈梯度下降，且CGI与胰岛分泌功能及胰岛素敏感性密切相关。

CGM技术可为糖尿病高危人群、糖尿病及其并发症等相关研究提供海量的血糖信息。CGM将血糖监测从“点”（ 点时血糖）扩大到“线”，同时还包含了时间维度的相关信息。因此，时间序列分析技术亦被应用于血糖特征分析中。基于多尺度熵的时间序列分析方法可量化时间序列数据的复杂性，如血糖时间序列的量化熵值愈高，其不可预测性愈强，复杂性越高。已有研究者应用CGM和多尺度熵分析发现T2D的血糖时间序列复杂度与正常人相比已经降低。但是，血糖时间序列复杂度的临床意义及临床应用尚值得进一步探究。

为此，本研究纳入全国多中心CGM研究的756例受试者，包括NGT（n = 343）、IGR（n = 164）和T2DM（n = 249）三组，通过倾向性评分（性别、年龄和BMI为匹配参数）将IGR分别与NGT及T2D进行匹配。结果显示，相较于NGT，IGR和T2D各时间尺度上的熵值均逐渐降低，CGI亦逐渐降低。亚组分析结果显示，CGI与血糖处置指数（DI）呈独立正相关。

本研究发现，随着糖代谢紊乱的加重，CGI呈梯度下降，且CGI与血糖处置能力密切相关。课题组前期动物试验结果发现高脂饮食喂养（HFD）小鼠血糖水平并未明显升高时，其血糖时间序列复杂度已存在降低趋势；近期课题组另一项前瞻性研究发现在HbA1c控制达标的2型糖尿病患者中，CGI水平降低可增加全因死亡发生风险，提示CGI有助于识别HbA1c控制达标的2型糖尿病患者的残余死亡风险。上述系列研究结果提示CGI可能是评价血糖稳态的潜在新指标。

贾伟平院士和周健教授为共同通讯作者，上海交通大学医学院博士研究生李成、上海糖尿病研究所马晓静副研究员及内分泌代谢科陆静毅博士为该论文的共同第一作者。

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