综述：理解糖尿病：并发症、新靶点与治疗策略进展

本综述系统探讨糖尿病（DM）的病理机制与并发症谱系，聚焦糖脂毒性、氧化应激及微血管病变等核心机制，并综述新兴生物标志物与治疗靶点（如GLP-1、SGLT2、AMPK等），同时涵盖人工智能辅助管理、纳米药物递送系统等前沿策略，为糖尿病精准防治提供多维视角。

　　

引言

糖尿病（DM）是一种以高血糖为特征的慢性代谢性疾病，由胰岛素分泌缺陷或作用障碍引起，全球患病率持续攀升。其临床表现包括多饮、多尿、多食及视力模糊等，长期可导致神经病变、肾病、视网膜病变和心肌病等严重并发症。

糖尿病分型与机制

主要分为1型糖尿病（T1DM，自身免疫性β细胞破坏）、2型糖尿病（T2DM，胰岛素抵抗伴分泌不足）、妊娠期糖尿病（GDM）及其他特殊类型。核心病理机制涉及胰岛素信号通路异常、葡萄糖转运体（GLUT4）功能受损、胰高血糖素过度分泌以及炎症因子（如TNF-α、IL-1）参与的β细胞损伤。

并发症与生物标志物

慢性高血糖通过晚期糖基化终末产物（AGEs）、线粒体功能障碍和微血管稀有化等途径引发微血管（视网膜病变、肾病）和大血管（冠心病、卒中）并发症。新兴生物标志物如炎症因子、氧化应激指标和表观遗传标记物为早期诊断与预后评估提供新方向。

治疗策略与靶点创新

传统药物包括二甲双胍、磺脲类、DPP-4抑制剂等，但存在低血糖、胃肠反应等局限。新型靶点如GLP-1受体激动剂、SGLT2抑制剂、GPR120激活剂、TGR5激动剂等通过多通路协同调控血糖。基因治疗、细胞移植（如胰岛β细胞）及人工胰腺技术代表再生医学方向。

药物递送系统与智能化管理

纳米载体（脂质体、聚合物纳米粒）、闭环胰岛素泵和智能感应系统实现精准控糖。人工智能（AI）与机器学习（ML）整合临床数据与实时监测，优化个体化治疗方案，预测疾病进展与并发症风险。

专利与临床转化

全球专利布局涵盖新型化合物、诊断设备及数字健康解决方案，临床试验聚焦长效制剂、联合疗法和并发症管理，推动糖尿病治疗向精准化、智能化演进。

未来展望

多组学技术、靶向递送系统和AI驱动的动态管理将重塑糖尿病防治范式，强调早期干预、并发症预防与个性化策略的结合。