糖尿病前期表型解析：基于病因和风险特征的个性化生活方式干预策略

随着全球2型糖尿病(T2D)与肥胖率同步攀升，无症状血糖异常（糖尿病前期）的异质性给早期防控带来挑战。来自国际团队的研究聚焦糖尿病前期表型分型，通过分析空腹血糖、餐后血糖及HbA1c等指标组合的四种主要表型，提出基于人工智能(AI)的个性化营养干预方案，为突破"一刀切"预防模式提供新思路。

　　

在全球2型糖尿病(T2D)与肥胖流行并行的背景下，潜伏的无症状血糖异常阶段——糖尿病前期呈现出惊人的异质性。有趣的是，并非所有超重个体都会发展为血糖异常，而部分血糖异常者却保持正常体重。这背后隐藏着胰腺、肝脏和肌肉中异位脂质沉积的关键病理机制。

目前国际社会对糖尿病前期缺乏统一定义，基于空腹血糖、餐后血糖和糖化血红蛋白(HbA_1c)等指标的不同组合，已识别出四种主要表型。这些表型在病因学、风险特征、糖尿病进展速度及生活方式干预响应度等方面存在显著差异。这引发了一系列关键问题：干预时机如何选择？早期还是晚期？最优饮食预防方案是什么？不同表型是否需要差异化干预策略？

专家指出，突破传统"一刀切"模式，实施个性化（表型特异性）生活方式干预将大幅提升预防效果。尽管尚处萌芽阶段，人工智能(AI)技术有望通过整合"大数据"，在表型精准识别、饮食干预效果预测等领域带来革命性突破，为糖尿病防控开辟新途径。