基于农村社区队列人群的中国成人2型糖尿病风险预测与评估

The prevalence of diabetes is increasing in mainland China. A personalized prevention of type 2 diabetes (T2D) becomes possible due to recent development of genome-wide association studies(GWASs) of the disease worldwide. In China, however, there is still lack of sufficient evidence from cohort studies of Chinese population and results from GWASs for risk assessment and prediction of T2D. We propose to conduct a cohort study of approximately 30,000 rural adults, and to collect questionnaire data and blood samples. The proposed follow-up study allows us to estimate the incidence of T2D and to determine environmental and lifestyle risk factors for T2D in rural Chinese adults. We will randomly sample a sub-cohort form this large cohort, and estimate the genetic risk of T2D among Chinese rural community population and prospectively search causal genes through GWAS using Sequenom MassARRAY. We will explore possible gene-gene and environment-gene interactions in the development of T2D. Based on environmental and genetic risk profile, we will develop a risk prediction model of T2D for Chinese rural community population and evaluate the accuracy of 10-year T2D risk prediction. This study will also assess the feasibility for such a model to be used to assess lifestyle intervention programs for Chinese rural community population and to target the risk population of T2D. All the study results will be used to develop measures of diabetes prevention and control in rural China, particularly for the personalized interventions.

我国糖尿病患病水平不断上升，同时，随着GWAS研究的不断深入，2型糖尿病的个体化预防成为可能，但是目前尚缺乏基于队列及GWAS研究结果的适合中国人群的风险预测模型及系统评估。本研究在已经建立的3万余人农村社区队列数据库和生物标本库的基础上，随访获取社区人群2型糖尿病发病率等指标，构建亚队列，运用高通量基因分型技术手段，结合2型糖尿病GWAS研究结果，描述已知易感基因的人群分布，评估群体遗传风险，结合环境、生活方式等非遗传危险因素调查，前瞻性研究这些危险因素及遗传变异与我国2型糖尿病的因果关系，识别并评价基因-基因和环境-基因交互作用，进而筛选重要危险因素及易感基因，构建中国2型糖尿病风险预测模型并验证其预测10年风险的效果，初步评价该模型在社区人群中的可行性及对生活方式干预效果的影响，开展已知易感基因的转化评价，为实现社区人群个体化预防提供科学依据，对2型糖尿病防治具有重要理论和现实意义。

我国糖尿病患病水平不断上升，同时，随着GWAS研究的不断深入，2型糖尿病的个体化预防成为可能，但是目前尚缺乏基于队列及GWAS研究结果的适合中国人群的风险预测模型及系统评估。本研究在已经建立的3万余人农村社区队列数据库和生物标本库的基础上，随访获取社区人群2型糖尿病发病率等指标，构建亚队列，运用高通量基因分型技术手段，结合2型糖尿病GWAS研究结果，评估群体遗传风险，结合环境、生活方式等非遗传危险因素调查，前瞻性研究这些危险因素及遗传变异与我国2型糖尿病的因果关系，识别并评价基因-基因和环境-基因交互作用，构建中国2型糖尿病风险预测模型，初步评价该模型在社区人群中的可行性及对生活方式干预效果的影响。本次研究共纳入28251人，随访率93.3%，平均随访时间4.2年，最短0.9年，最长9.2年，共识别新发2型糖尿病患者387人，发病率约为13.2/千人年。年龄、超重或肥胖、糖尿病家族史、高血压、高血糖、以肉食为主、BMI增加等是影响德清县农村成人2型糖尿病发病的主要危险因素，此外睡眠质量也需要加以关注。本次研究构建2型糖尿病风险评分模型，其中简易模型包括年龄、超重/肥胖、荤菜为主、糖尿病家族史、高血压等5项指标，复杂模型还包括空腹血糖受损，AUC曲线下面积0.75，拟合参数优于已知的12个相关风险评分模型，为我国农村社区2型糖尿病高危人群识别提供了新的简便有效工具，特别适用于于体检率较低的农村社区。研究也首次报道中国农村社区居民贫血发病率相关数据。亚队列研究发现，在校正环境因素后，与我国农村社区居民T2DM发生相关的rs11257655、rs12970134、rs17584499和rs2261181等7个易感SNP及两个易感单倍型，其中rs17584499和rs2261181存在负相乘交互作用，纳入风险预测模型，明显改善模型效能。农村社区糖尿病高危人群生活方式综合干预取得一定效果，遗传风险告知需慎重，其对干预效果影响仍在分析中。相关研究结果为实现社区人群个体化预防提供科学依据，对我国农村社区成人2型糖尿病防治具有重要理论和现实意义。

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