期刊精要 | 糖尿病和肥胖症：利用异质性实现精准医疗
期刊精要 | 糖尿病和肥胖症：利用异质性实现精准医疗的核心信息是什么？
Pro. Paul Franks ◆ Lund University, Scania, Sweden Paul Franks教授现任职于隆德大学，其研究主要集中在精准医学的全球推广、跨人群的疾病预测和干预，以及运用数据科学推动精准医学的实施，减少全球健康差距。他已发表多篇论文，并主导多项研究项目，积极推动精准医学在糖尿病等领域的应用与发展。 关键信息|KEY...
Pro. Paul Franks ◆ Lund University, Scania, Sweden Paul Franks教授现任职于隆德大学，其研究主要集中在精准医学的全球推广、跨人群的疾病预测和干预，以及运用数据科学推动精准医学的实施，减少全球健康差距。他已发表多篇论文，并主导多项研究项目，积极推动精准医学在糖尿病等领域的应用与发展。 关键信息|KEY INFORMATION • 精准医疗旨在通过使用个人层面的信息来优化疾病的预测、预防、诊断和治疗，从而减少错误并提高医疗和健康建议的准确性 • 肥胖症和2型糖尿病（T2D）在病因和临床表现上均呈现异质性，可以被用来开发精准疗法 • 与传统的人群策略相比，当治疗效应存在异质性时，精准策略有可能带来更为公平的干预效果 背景与方法 • 糖尿病、肥胖症及其心血管代谢并发症的患病率不断上升，已成为全球面临的重大健康挑战；这些疾病的病理生理过程在... 本文由Paul Franks撰写，属于「拓麦Diabetes」分类。 关键词：精准医疗、肥胖症、2型糖尿病 。
本文核心问答
Q1: 这篇资讯的核心内容是什么？
Pro. Paul Franks ◆ Lund University, Scania, Sweden Paul Franks教授现任职于隆德大学，其研究主要集中在精准医学的全球推广、跨人群的疾病预测和干预，以及运用数据科学推动精准医学的实施，减少全球健康差距。他已发表多篇论文，并主导多项研究项目，积极推动精准医学在糖尿病等领域的应用与发展。 关键信息|KEY INFORMATION • 精准医疗旨在通过使用个人层面的信息来优化疾病的预测、预防、诊断和治疗，从而减少错误并提高医疗和健康建议的准确性 • 肥胖症和2型糖尿病（T2D）在病因和临床表现上均呈现异质性，可以被用来开发精准疗法 • 与传统的人群策略相比，当治疗效应存在异质性时，精准策略有可能带来更为公平的干预效果 背景与方法 • 糖尿病、肥胖症及其心血管代谢并发症的患病率不断上升，已成为全球面临的重大健康挑战；这些疾病的病理生理过程在...
Q2: 本文属于哪个学科分类，涉及哪些关键词？
本文属于「拓麦Diabetes」分类，涉及关键词：精准医疗、肥胖症、2型糖尿病 ，由Paul Franks撰写。
Q3: 这篇资讯的发布时间是什么？
本文发布于1739962830，来源为TalkMED拓麦医学资讯平台。
Pro. Paul Franks
◆ Lund University, Scania, Sweden
Paul Franks教授现任职于隆德大学，其研究主要集中在精准医学的全球推广、跨人群的疾病预测和干预，以及运用数据科学推动精准医学的实施，减少全球健康差距。他已发表多篇论文，并主导多项研究项目，积极推动精准医学在糖尿病等领域的应用与发展。
背景与方法
• 糖尿病、肥胖症及其心血管代谢并发症的患病率不断上升，已成为全球面临的重大健康挑战；这些疾病的病理生理过程在原则上是可预防的，甚至在疾病表现出来后有时也是可逆的；然而，就目前的临床和公共卫生策略而言，实现广泛预防和缓解的目标在很大程度上仍是愿景
• 大多数肥胖症和T2D在病因和临床表现上均呈现异质性，这是基于遗传和非遗传因素之间的复杂相互作用；这些疾病的异质性可以被用来开发精准疗法
• 本篇最新综述概述了精准医学的现状，并勾勒出研究设计路线图，旨在最大化机遇并应对在肥胖症和糖尿病领域实施精准医疗方法所面临的挑战
主要发现
• 从传统的人群策略到精准、个性化和基因组学：传统的医疗保健和医学方法依赖于个体间风险因素易感性、治疗反应和预后一致性的假设；数据处理方法有助于解决人群特征的异质性，通常通过聚类来识别同质亚组，以提高医疗和健康建议的精确度和准确性；个性化策略涉及对指标病例个体特征的评估，以帮助衡量精准治疗的疗效和安全性；基因组学主要适用于单基因疾病的诊断和治疗、药物禁忌标志物、因果推断以及多基因预测；可将这些术语视为精准医疗的组成部分，在优化过程中各自扮演着不同的角色
• 为临床转化开发精准医疗解决方案的分步指南：确定最终将部署该方法的临床实践环境；选择适当的检测方法来检测和表征异质性，确定信号是否足以用于统计和/或临床目的；识别潜在信号的有效且可靠的生物标志物（标记），确定该生物标志物是否具有因果关系（仅在其作为干预目标时才必要）；确定预测模型在其他人群中的表现如何；以现行标准为基准对预测模型进行评估，确保进行适当的统计测试（如预测准确性、灵敏度/特异性、重新分类）；考虑多种因素，评估该方法的可扩展性
• 个体反应vs.总体平均值：当代循证医学认为，风险因素和治疗方法在人群层面的平均效应大致接近于在个体中可以预期到的效应；相反，精准医学则认为这些效应存在足够的异质性，足以证明有必要对具有相似特征的人群亚组进行优化干预；在正态分布下，一半人群会经历高于平均水平的治疗效果，而另一半则会经历低于平均水平的效果；当治疗效果存在异质性时，精准策略相较于传统人群策略有可能实现更公平的干预效果；在设计精准医疗干预措施的早期阶段，应确定这些分布的形状，有助于确定分层切分点
临床意义
• 肥胖和糖尿病的精准医学在短期内具有巨大的潜力，可以阐明并解决这些疾病给全球带来的负担
• 在精准医学研究中，需要采用高效的研究设计，以最小化这些疾病内在异质性中的偏倚和混杂因素，从而确保研究成果能够高保真地转化为临床应用
原文来自：Franks PW, Sargent JL. Diabetes and obesity: leveraging heterogeneity for precision medicine. Eur Heart J. 2024;45(48):5146-5155. doi:10.1093/eurheartj/ehae746 (© Author(s) (or their employer(s)) 2024. This is an open-access article distributed under the terms of the CC-BY license), 作者未参与本精要的编写。
供稿：Jaya
校对：Lisa Chao
排版：Vanessa
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#Precision Medicine：精准医疗
#Obesity：肥胖症
#T2D：Type 2 Diabetes，2型糖尿病
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引用格式：期刊精要 | 糖尿病和肥胖症：利用异质性实现精准医疗. 发布日期：1739962830. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/1870 参考DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae746
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