连续血糖监测在无糖尿病人群中的糖尿病风险评估：一种创新方法

本研究通过前瞻性观察性研究，探讨连续血糖监测(CGM)中血糖高于阈值的时间百分比对糖尿病发病的预测价值。研究发现，血糖≥130 mg/dL时间超过10%的无糖尿病人群，10年内发展为2型糖尿病(T2D)的风险显著升高。该结果为糖尿病早期筛查提供了新的生物标志物，具有重要临床意义。

　　

糖尿病已成为全球重大公共卫生问题，早期识别高风险人群对预防疾病进展至关重要。传统筛查主要依赖空腹血糖和糖化血红蛋白(HbA1c)，但这些指标难以捕捉日常血糖波动特征。连续血糖监测(CGM)技术虽已广泛应用于糖尿病管理，但其在健康人群中的预警价值尚不明确。西班牙AEGIS研究团队在《Diabetes Research and Clinical Practice》发表论文，首次系统评估了CGM指标对无糖尿病人群中T2D发病的预测效能。

研究采用前瞻性队列设计，从A Estrada Glycation and Inflammation Study (AEGIS)中随机选取513名基线无糖尿病的受试者，通过5-6天的CGM监测（每5分钟记录一次血糖），中位随访10.8年。关键技术包括：动态血糖监测系统采集间质葡萄糖浓度；标准化处理时间高于范围(Time Above Range, TAR)等CGM指标；Cox回归模型分析糖尿病风险因素。

【Results】部分显示：随访期间42人发展为糖尿病。发病组年龄更大（53 vs 45岁，p<0.001）、BMI更高（32.2 vs 26.8 kg/m²，p<0.001）。最具区分度的预测阈值为：当血糖≥130 mg/dL时间占比≥10%时，糖尿病风险显著增加（HR=4.12，95%CI 2.15-7.89）。该指标独立于传统风险因素（年龄、BMI、HbA1c等）。

【Discussion】指出：CGM揭示的血糖波动模式比单次检测更能反映潜在代谢异常。10%TAR阈值对应每年约1.5小时的高血糖暴露，这种"代谢记忆效应"可能导致β细胞功能渐进性损伤。研究创新性在于：首次建立适用于普通人群的CGM预警标准；证实短期监测即可预测长期风险；为"数字生物标志物"在慢性病防控中的应用提供循证依据。

该研究突破现有指南限制，将CGM应用场景扩展到疾病预防领域。提出的10%TAR标准操作性强，可整合至健康体检体系。未来研究需验证该阈值在不同种族中的普适性，并探索基于CGM数据的个性化干预策略。成果对实现糖尿病精准预防具有里程碑意义，为代谢健康管理开辟了新路径。