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根据 3 月 3 日公开发表的一项新研究，同时测量血液中数十种类型的脂肪(“脂质组学”)可以预测未来几年患 2 型糖尿病(T2D)和心血管疾病(CVD)的风险- 访问来自德国 Lipotype 的 Chris Lauber 及其同事的期刊PLOS Biology 。这种通过脂质组学分析的早期预测可能为在疾病发展之前推荐饮食和生活方式干预提供基础。

目前对 T2D 和 CVD 风险的评估主要依赖于患者病史和当前的危险行为，以及两种主要血脂(高密度和低密度胆固醇)的水平和比例。但是血液中含有超过一百种其他类型的脂质，这些脂质被认为至少部分反映了整个身体的新陈代谢和体内平衡。

为了评估更全面的血脂测量是否可以提高风险预测的准确性，作者利用了1991 年至 1994 年首次评估的 4,000 多名健康中年瑞典居民的纵向健康研究的数据和血液样本，以及一直持续到 2015 年。使用基线血液样本，用高通量定量质谱法评估了 184 种脂质的浓度。在随访期间，13.8% 的参与者发展为 T2D，22% 的参与者发展为 CVD。

为了开发基于脂质的风险概况，作者对数据进行了重复的训练/测试轮次，使用随机选择的三分之二的脂质数据创建风险模型，然后查看模型是否准确预测了剩余三分之一的风险.模型开发完成后，根据脂质组学特征将个体分为六个亚组之一。

与组平均值相比，最高风险组的 T2D 风险为 37%，风险增加 168%。最高风险组的 CVD 风险为 40.5%，风险增加了 84%。与平均水平相比，风险显着降低也出现在风险最低的群体中。这两种疾病的风险增加与已知的遗传风险因素无关，也与疾病发作前的年数无关。

这些发现有几个潜在的重要意义。在个人层面上，有可能在疾病发作前几十年定义风险，可能及时采取措施避免疾病。脂质组学，无论是结合遗传学和患者病史还是独立于它们，都可以为疾病何时开始以及为什么开始提供新的见解。此外，通过识别那些对风险贡献最大的脂质，有可能识别出新的候选药物。

“脂质组学风险仅来自一种廉价且快速的单一质谱测量，可以扩展基于临床分析的传统风险评估，”劳伯说。此外，血液中的个体脂质可能是多种代谢过程的结果或促成多种代谢过程，这些代谢过程可能作为这些过程的单独标志物具有重要意义。如果这是真的，劳伯说，“脂质组可能提供的见解远远超出糖尿病和心血管疾病的风险。”