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为探究 2 型糖尿病（T2D）与冠心病（CHD）关联，研究人员开展相关研究，发现共享蛋白并构建预测模型，意义重大。
在全球健康领域，2 型糖尿病（T2D）就像一颗 “定时炸弹”，严重威胁着人们的健康。它以胰岛素抵抗和胰岛素相对缺乏为特征，会引发高血糖，还可能带来一系列并发症，其中冠心病（CHD）最为致命。患有 T2D 的人，患 CHD 的风险比普通人高出两到四倍。目前，T2D 的治疗主要依赖生活方式改变和控制血糖的药物，但这些方法却难以降低 CHD 的发病风险，这让医生和患者都头疼不已。于是，深入探究 T2D 与 CHD 之间的潜在联系，开发有效的预测和治疗方法，成了医学领域亟待解决的难题。
天津医科大学等机构的研究人员勇敢地迎接了这一挑战，开展了一项极具意义的研究。他们的成果发表在《Cardiovascular Diabetology》杂志上，为 T2D 和 CHD 的防治带来了新的希望。
研究人员为了深入了解 T2D 和 CHD 之间的复杂关系，运用了多种先进的技术方法。他们从英国生物银行（UK Biobank）数据库获取了 53,014 名参与者的 2,923 种血浆蛋白数据，还利用了冰岛数据库和 FinnGen 联盟的数据。通过蛋白质组学分析技术，对血浆蛋白进行标准化和定量检测。运用 Lasso 回归模型筛选与 T2D 相关的核心蛋白，借助 Cox 比例风险模型分析这些蛋白与 T2D 患者 CHD 发病的关联。采用蛋白质定量性状位点孟德尔随机化（pQTL MR）分析来验证因果关联，最后构建预测模型评估蛋白的预测价值。
下面让我们详细看看他们的研究结果。
- 核心蛋白的筛选与鉴定：研究人员从 2,923 种血浆蛋白中，经过层层筛选，排除了 6 种缺失值超 20% 的蛋白，最终确定了 488 种与 T2D 相关的核心蛋白。这些蛋白之间还存在着复杂的相互作用，共有 212 个相互作用关系。这就像是发现了一个隐藏在 T2D 背后的 “蛋白质网络”，为后续研究指明了方向。
- 与 CHD 关联蛋白的确定：在 488 种与 T2D 相关的核心蛋白中，研究人员通过 Cox 比例风险模型分析，发现有 125 种蛋白与 T2D 患者 CHD 的发生有关。其中，像前蛋白转化酶枯草溶菌素 9（PCSK9）等 102 种蛋白呈正相关，而神经毡蛋白 1（NRP1）等 23 种蛋白呈负相关。这表明这些蛋白在 T2D 患者患 CHD 的过程中扮演着重要角色。
- 因果关联的验证：研究人员进一步运用 pQTL MR 分析，对与 T2D 患者 CHD 发生相关的蛋白进行因果关联验证。经过严格筛选和验证，最终确定了 9 种与 CHD 存在因果关联的蛋白。其中，PCSK9 等 5 种蛋白呈正因果关联，NRP1 等 4 种蛋白呈负因果关联。这些蛋白的确定，为后续的治疗研究提供了关键靶点。
- 预测模型的构建与评估：研究人员利用经过验证的蛋白构建了预测 T2D 患者未来 CHD 发病的模型。通过对比不同模型发现，整合 9 种预测蛋白的模型 4 预测准确性最高，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到 0.819。这意味着这个模型能够较为准确地预测 T2D 患者患 CHD 的风险，为临床预防和干预提供了有力工具。
- 机制分析与药物预测：通过蛋白 - 蛋白相互作用和富集分析，研究人员发现这 9 种预测蛋白参与了多种生物学过程和信号通路，如胆固醇代谢和肾素 - 血管紧张素系统等。同时，利用 DGIdb 数据库预测出 32 种潜在药物，其中包括已有的降压药和 9 种新化合物。这为开发针对 T2D 和 CHD 的治疗药物提供了新的方向。
这项研究成果意义非凡。在临床应用方面，它有助于医生更早地发现 T2D 患者患 CHD 的风险，通过检测相关蛋白水平，提前进行干预，从而降低 CHD 的发病率和死亡率。对于药物研发而言，确定的 9 种与 CHD 因果关联的蛋白，为开发更有效的治疗药物提供了精准靶点。新发现的 9 种潜在药物，也为未来的药物研发开辟了新道路。从疾病机制研究角度，该研究揭示了 T2D 和 CHD 之间的潜在联系，为深入理解这两种疾病的发病机制提供了重要线索，推动了生命科学领域对代谢性疾病与心血管疾病关系的研究。
不过，研究也存在一些局限性。样本可能无法完全代表所有 T2D 患者，不同数据集之间可能存在批次效应，影响研究结果的普遍性和可靠性。血浆蛋白分析也存在一些问题，如受年龄、性别影响，高丰度蛋白干扰低丰度蛋白检测等。而且，预测模型还缺乏独立的临床验证。但这并不影响此次研究的价值，未来研究人员可以针对这些问题进一步探索。
总之，这项研究在 T2D 和 CHD 的研究领域迈出了重要一步，虽然还有很长的路要走，但它为后续研究奠定了坚实基础，让我们看到了攻克这两种疾病的希望。
