综述：精准医学中的种族多样性：现实还是理想？

这篇综述深入探讨了（precision medicine）精准医学在糖尿病诊疗中面临的种族多样性挑战。作者Shivani Misra系统分析了（T2D）2型糖尿病和（T1D）1型糖尿病在不同种族群体中的流行病学特征、病理生理差异和治疗盲区，提出三种整合种族因素的精准医学模型：基于遗传祖先的发现（ancestry-anchored discovery）、跨种族适应性转化（ethnicity-adapted translation）和基于特征的个体化（trait-based individualisation）。文章特别强调当前研究数据中非欧裔人群的代表性不足，导致（GWAS）全基因组关联研究等工具在（LMIC）中低收入国家的适用性受限，呼吁建立更具包容性的精准医学框架。

　　

精准医学中的种族多样性挑战

糖尿病领域正经历着从"一刀切"治疗模式向精准医学的范式转变。这种个体化医疗方法试图根据患者的生物学特征和背景因素定制诊疗策略，在具有高度异质性的糖尿病管理中展现出特殊价值。然而，当前精准医学研究主要基于欧洲白种人群的数据，导致其在全球多样化人群中的应用存在显著局限性。

种族概念的生物医学辨析

种族（race）、民族（ethnicity）和血统（ancestry）这三个常被混用的概念具有本质差异。种族是基于表型特征的社会建构，民族涵盖文化认同和地理起源等要素，而血统则特指遗传谱系。在糖尿病研究中，这些概念的误用可能造成严重偏倚——例如估算肾小球滤过率（eGFR）公式中对黑人种族的校正，已被证明会导致24%的慢性肾病误诊。

2型糖尿病的种族异质性

流行病学数据显示，南亚、东亚、非洲、中东和西班牙裔人群的2型糖尿病患病率显著高于欧洲白种人群，且发病年龄更早。这种差异不能仅用传统危险因素解释：

• 体脂分布差异：南亚和东亚人群在较低BMI（<24 kg/m²）时即出现糖尿病风险升高，这与异位脂肪（特别是肝脏和内脏脂肪）沉积倾向相关

• β细胞功能缺陷：分区多基因评分显示，南亚和东亚人群的β细胞功能遗传风险评分较低

• 特殊临床表型：包括早发型（<40岁）、瘦型（BMI<25 kg/m²）和酮症倾向型糖尿病（KPD）

值得注意的是，瘦型糖尿病在亚洲人群中占比高达23.5%，却因相关临床试验主要纳入肥胖患者（BMI≥27 kg/m²），导致治疗指南存在明显空白。

1型糖尿病的种族特征变化

传统认为高发于欧洲人群的1型糖尿病，其流行病学版图正在重构。中国2007-2017年间发病率增长24%，且>30岁人群增幅显著。非欧裔患者常呈现更严重的初发表现：

• 更高比例的糖尿病酮症酸中毒（DKA）起病

• 更低的自身抗体阳性率

• 独特的HLA单倍型（如DRB1 * 04:05-DQB1 * 04:01）

精准医学的三大整合模型

1. 血统锚定发现：在特定遗传背景群体中进行原始研究，如发现影响非洲人群HbA_1c检测的G6PD基因变异

2. 跨种族适应性转化：对欧洲人群开发的工具进行验证调整，如将斯堪的纳维亚糖尿病分型应用于中国人群

3. 特征个体化：完全绕过种族分类，直接使用BMI、HbA_1c等客观指标

实施障碍与解决方案

当前主要面临三大挑战：

• 研究样本多样性不足（全球GWAS中非欧裔占比<5%）

• 临床数据基础设施不完善

• 中低收入国家资源限制

创新解决方案包括建立多民族生物样本库、开发低成本决策支持工具（如基于C肽的分层系统），以及通过数字医疗技术扩大服务覆盖。

未来方向

实现真正的精准医学需要：

• 扩大非欧裔人群的组学研究

• 建立标准化的种族/血统报告规范

• 开发适用于低资源环境的简易工具

• 将生命历程环境暴露纳入风险评估

这项系统性分析为构建更具包容性的糖尿病精准医疗框架提供了重要路线图，其核心在于平衡生物差异识别与社会公平维护的双重目标。