2型糖尿病高危人群筛查研究进展_文

2型糖尿病高危人群筛查研究进展_文 ，，，国际检验医学杂志年月第卷第期·２７１１· ·综　　述· ２型糖尿病高危人群筛查研究进展 ＊ ２文江平１，综述，田亚平１△审校 （）中国人民解放军总医院生化科，首都医科大学附属北京同仁医院检验科，北京１北京１１．０３９；２．７３０００００ ２型糖尿病；　风险预测；　生物标志物；　遗传标志物；　代谢标志物　　关键词： ：／（）文献标识码：文章编号：４１３４１３２７１０３ＤＯＩ１０．３９６９．ｉｓｓｎ．１６７３０．２０１５．１８．０３９３０２０１５１８１Ａ１６７－－－－ｊ随着经济发展和生活方式的改变，中国糖尿病０年来，　　近３ 患病率从１且流行９８０年的０．６７％猛增至２０年的１１．６％，０１因此Ｔ特点以２型糖尿病（为主（超过９２ＤＭ０％），Ｔ２ＤＭ） 已经成为中国面对的最主要 公共卫生 基本公共卫生知晓率调查问卷公共卫生科工作管理制度公共卫生科工作职责公共卫生工作管理制度医院突发公共卫生事件应急预案 问题之一。多项随机对生活方式或药物干预可以照研究表明，在Ｔ２ＤＭ高危人群中，阻止或延缓Ｔ２ＤＭ的发生 ［］１２－ ［１］ ［］ ＷＨＯ 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 １。 在以上筛选Ｔ２ＤＭ高危人群的方法中，Ｔ是经典方ＯＧＴ ９］ 。Ｆ法，但其操作很不方便，难以在普通人群中广泛使用［ＰＧ 虽然较简便，但需要受试者禁食，且易受急性疾病影响，测定值变异较大，只能反映当前的血糖情况，且诊断ＩＧＴ时特异度 １０］ 。Ｈ低，对糖尿病发生风险的预测价值较小［１ｃ诊断ＩＧＴｂＡ 。因此如何准确有效地识别高 已经危人群是控制Ｔ２ＤＭ患病率的首要问题。到目前为止，报道多种方法来筛查Ｔ包括目前广泛使用的２ＤＭ高危人群，检测和口服葡萄糖耐量试验（空腹血浆葡萄糖（ＰＧ）ＯＧ－ＦＴＴ） ［１，３］ 的灵敏度较低，而且还需要在不同地区和种族的人群中积累更 ］８７－。多的循证医学证据［ ，以及结合公认危险因素和血液生物标志物而构建的 ２ＤＭ高危人群２　基于非实验室数据的风险预测模型与Ｔ 筛查 由于采用单个血糖指标筛查高危人群存在不足，近年报道了一些基于非实验室数据的多参数风险预测模型或评分工具，主要源于以人群为基础的前瞻性队列研究，在Ｔ２ＤＭ发生之前通过问卷或体格检查获取一些简单的临床资料，然后随访确认是否发病，再根据危险因素与发病的关系，建立风险预测模型或评分工具。 是第一个基于简芬兰糖尿病风险评分工具（ＤＲＩＳＫ）ＩＮＦ ［１］ 。该工具是研究单临床资料的识别Ｔ２ＤＭ高危人群的工具１ ［］ Ｔ２ＤＭ风险预测模型或风险评分工具等４－６。本文将对识别 应用及评价作一综述。Ｔ２ＤＭ高危人群的方法的发展、 １　血浆葡萄糖及相关生物标志物与Ｔ２ＤＭ高危人群筛查 目前在临床上广泛用来筛查Ｔ２ＤＭ高危人群的方法是）糖化血红蛋白（等，其中标准方法是ＯＦＰＧ、ＯＧＴＴ、ＨｂＡ１ｃＧ－ 发布技术 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 ，将血糖水ＴＴ。１９８５年世界卫生组织（ＷＨＯ）平高于正常水平但又未达到糖尿病诊断标准的代谢状态定义，这是一种容易进展为糖尿病的高危状为糖耐量受损（ＧＴ）Ｉ／态，诊断标准为Ｏ且２ｈ血糖ＧＴＴ时ＦＰＧ＜７．８ｍｍｏｌＬ， （／处于７．２ｈＰＧ）８～１１．１ｍｍｏｌＬ之间。提出了空腹血糖受损１９９７年美国糖尿病学会（ＡＤＡ） ／（诊断标准为Ｆ并指的概念，１～７．０ｍｍｏｌＬ，ＰＧ处于６．ＩＦＧ） 出Ｉ是糖尿病发生过ＦＧ和／或ＩＧＴ人群均是糖尿病高危人群，。１程中的中间阶段，统称为糖调节受损（ＩＧＲ）９９９年ＷＨＯ正式采纳ＡＤＡ关于ＩＦＧ的定义和诊断标准。２００３年ＡＤＡ提／／其出Ｉ１ｍｍｏｌＬ下调至５．６ｍｍｏｌＬ，ＦＧ诊断下限切点从６．／理由是Ｉ６ｍｍｏｌＬ时具有最佳的预测糖尿病发生的ＦＧ在５．灵敏度和特异度，还能使ＩＧＴ诊断出的人群保持较好ＦＧ和Ｉ的一致性。然而ＷＨＯ专家组经过审慎评估后仍然坚持原标 中国２型糖尿病防治指南》中确认我国准未下调，０１３年版《２ ［］ ＩＦＧ诊断标准仍执行ＷＨＯ的标准１。 国际糖尿病联盟和欧洲糖尿病学会组成的９年ＡＤＡ、２００ 者在芬兰人群中随访１纳入指０年后所制订的风险评分工具，、）标：年龄、体质量指数（腰围、降压药物使用和高血糖史、ＢＭＩ体力活动量、日常蔬菜水果消费水平等，该评分工具在另一独立人群中进行验证，以评分值大于或等于９为切点判断，灵敏曲线下面积特异度为７受试者工作特征（度为８１％，６％，ＲＯＣ）（为０．具有较好的预测效果。由于ＴＡＵＣ）８７，２ＤＭ的隐匿期 较长，而此评分工具的数据采集过程主要以问卷、简单的临床检查和计算机信息系统数据为主，缺乏血糖等实验室指标，因而随访时以此在基线调查时可能未将Ｔ２ＤＭ初期患者排除，采用药物治疗来界定糖尿病的发生，可能会造成对人群糖尿病风险的低估。 德国研究者随后发现，ＩＮＤＲＩＳＫ在德国人群中筛选未诊Ｆ断糖尿病人群时验证度偏低，于是以欧洲前瞻性癌症和营养调查（构建了德国糖尿病风险评ＥＰＩＣ）－波茨坦研究人群为对象， ２］１ ，纳入指标包括年龄、分工具［腰围、身高、高血压史、体力活动量、吸烟、红肉、全麦面包、咖啡、饮酒等，在验证人群中ＡＵＣ饮值为０．预测效果较好。此工具优势是通过人体测量学、８２，食、生活方式因素的量化即可预测糖尿病风险，但是这些资料是通过患者的自我报告获得，而且在基线与随访时缺乏血糖检测数据，因此也可能会造成结果的偏倚。 ［３］ 的美以参加动脉粥样风险社区研究（ＡＲＩｃｈｍｉｄｔ等１Ｃ）Ｓ 国白人和黑人为对象，构建了另一个基于简单临床资料的风险 国际专家委员会发布了应用Ｈ建议ｂＡ１ｃ诊断糖尿病的报告， 将６．０１０年０％≤ＨｂＡ１ｃ＜６．５％定义为糖尿病高危状态。２ＡＤＡ正式将ＨｂＡ１ｃ纳入为糖尿病高危状态的诊断指标之一，诊断标准为５．理由是Ｈ７％≤ＨｂＡ１ｃ＜６．５％，ｂＡ１ｃ切点为同时此切５．７％时预测糖尿病发生有较好的灵敏度和特异度， ［］ 点在诊断Ｉ０１ＧＲ时有较好的灵敏度和特异度７。２１年ＷＨＯ但是并未也发布应用ＨｂＡ１ｃ５％诊断糖尿病的咨询报告，≥６．推荐使用Ｈ理由是相关证据不ｂＡ１ｃ来筛选糖尿病高危人群， ８］ 。２足［中国２型糖尿病防治指南》中确认仍执行０１３年版《 预测模型，纳入指标包括腰围、身高、高血压史、血压、糖尿病家 ＊ ）。　作者简介：基金项目：项目（国家高技术研究发展 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 （文江平，男，副主任技师，主要从事２型糖尿病与心２１ＡＡ０２Ａ１１１８６３计划）０１ ：脑血管疾病相关生物标志物研究。　△　通讯作者，ａｉｌｔｉａｎ６１＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ。Ｅ－ｍｙｐ ·２７１２·，，，国际检验医学杂志年月第卷第期族史、种族和年龄。该模型的ＡＵＰＧ７１，与ＦＣ值为０． 。在此研究中，（）相比差异无统计意义（０５）Ｐ＞０．ＡＵＣ＝０．７４基线与随访调查时均加入了血糖检测，使基线入选时排除标准与随访终点结局更加客观可信，但是由于失访等原因而排除了可能会导致选择偏倚。另外还有弗拉大约５０％的基线人群，明汉个体风险预测模型、英国糖尿病风险简易问卷（ＱＤ－）、泰国糖尿病风险评估工具、澳大利亚糖尿病风险评估Ｓｃｏｒｅ 工具等，到目前为止已报道多个基于简单临床资料的风险预测少部分ＡＵ模型，大部分模型的ＡＵＣ值在０．７～０．８，Ｃ值低于 ［］［４］ 选择了其中１ｅｎｎ７５。Ｋ２个模型在欧洲人群中进０．ｅ等１ｇ 行了系统验证，发现这些简单模型可以用在普通人群中识别 仅能轻微增加模型的预测能力（７４增加至０．ＡＵＣ值从０．７５， ［０］ ）。在弗拉明汉后代人群研究中，将１０８个１Ｍｅｉｓ等２Ｐ＜０．ｇ 已知的与Ｔ２ＤＭ风险有关的遗传位点多态性构建成基因评分 后，加入临床模型，也仅能轻微增加模型预测效能（ＡＵＣ值从 ［１］ ）。Ｂ按照预先设定的标准严格筛０１ａｏ等２０．９００增加至０．９ 选出２结果发现基于ＧＷＡ３个类似研究进行系统评价，Ｓ标志 ，基于物的风险模型预测效能较差（５５～０．６８）ＡＵＣ值为０．ＧＷＡＳ标志物和传统危险因子的复合模型（ＡＵＣ值为０．７８， 也并不优于单纯的传统危险因子模型范围为０．６３～０．９０））。（范围０．６３～０．９１ＡＵＣ值０．７９， 在３．４　包含代谢组学标志物的风险预测模型　到目前为止， 人类血清中已经发现４其中与０００多种小分子代谢产物，　有机酸类、磷脂类、糖类等。在弗２ＤＭ有关的包括氨基酸类、Ｔ ［２２］ 拉明汉后代人群研究中，采用液相色谱－质谱串联Ｗａｎｇ等）（定量检测人群基线血液标本中氨基酸类、胺类及其他ＳＬＣ－Ｍ 极性代谢产物水平，校准混杂因素后，发现亮氨酸、异亮氨酸、缬氨酸、酪氨酸及苯丙氨酸与Ｔ将这２ＤＭ发生风险明显相关，些标志物加入临床模型后能显著增加模型的预测能力（ＡＵＣ。在Ｅ值从０．ＰＩＣ５２增加至０．６６）Ｆｌｏｅｅｌ－波茨坦人群中，ｇ ］［３ 等２包括氨采用目标代谢组学的方法调查了１６３种代谢物（基酸类、肉碱类、己糖、磷脂类等）与Ｔ２ＤＭ风险之间的关系，发现己糖、苯丙氨酸和二乙酰卵磷脂水平与Ｔ２ＤＭ风险增加相关，甘氨酸、鞘磷脂、乙酰烷基磷脂酰胆碱和溶血磷脂胆碱水把这些代谢物加入到传统危险因平与Ｔ２ＤＭ风险降低相关，预测能力显著素风险模型后，ＡＵＣ值从０．８４７增加至０．９１２，增加。由于血清中代谢产物的多样性和复杂性，现有检测方法操作复杂且缺乏标准化，不同实验室之间结果存在较大差异，因此还需要改进相关分析技术，并在不同人群中积累更多的循证医学证据。 ４　基于中国人群的风险预测模型与Ｔ２ＤＭ高危人群筛查 由于遗传背景、生活方式、经济水平的差异，中国人群的Ｔ２ＤＭ流行特征不同于西方人群。目前已报道的大部分风险模型都基于西方白种人群，但是研究表明基于白种人群的风险模型并不适用于其他种族，因此有必要建立适宜中国人群的风 ［４］ 采以台湾地区社区人群为研究对象，险预测模型。Ｃｈｉｅｎ等２ 但是其预测效能随国家、性别、年龄、肥胖状Ｔ２ＤＭ高危人群， 态不同而存在差异。 ２ＤＭ高危人群筛查３　包含实验室数据的风险预测模型与Ｔ 基于非实验室数据的简单风险预测模型具有快速、便宜、简单易行的特点，但是预测效能偏低，研究人员随后将一些实验室指标纳入进来，包括糖代谢、脂代谢、蛋白质代谢、炎性反应、遗传标志物、代谢标志物等，构建了新的包含实验室数据的风险预测模型。 糖３．１　包含常规生化指标的风险预测模型　在此类模型中， ［］ 脂代谢相关的生化指标是首选。Ｓｔｅｒｎ等９以参加圣安东尼奥心脏研究的墨西哥裔美国人和非西班牙裔白人为对象，构建了第１个包含实验室数据的Ｔ纳入指标包２ＤＭ风险预测模型，、括年龄、性别、种族、收缩压、家族史，以及ＦＢＭＩＰＧ和高密度，该模型下的ＡＵ明显高于脂蛋白胆固醇（８４，ＨＤＬＣ为０．－Ｃ） ），但是将２ｈＰＯＧＴＴ时２ｈＰＧ的ＡＵＣ值（０．７８Ｇ加入此模当Ｆ型后，Ｃ值仅仅增加了０．０１４。在ＡＲＩＣ研究中，ＰＧ、ＡＵ 、三酰甘油（ＴＧ）ＨＤＬ－Ｃ被加入基于非实验室数据的简单风险差异有统计学意义预测模型时，８ＡＵＣ值从０．７１增加至０．０， ［３］１ （）。在弗拉明汉后代人群研究中，当收缩压、１ＦＰＧ、Ｐ＜０．０ＨＤＬＣ值从０．７２增ＴＧ等加入简单个体风险模型后，ＡＵ－Ｃ、［５］ 。同样，在泰国和德国人群中构建糖尿病风险预加至０．８５１ 测模型时，血糖与血脂类生化指标均能显著提高风险预测效 ］７６１１－ 。然而，在Ａ能［ＲＩＣ和弗拉明汉研究中胰岛素水平并未显 著增加模型的预测效能。 ３．２　包含新型生物标志物的风险预测模型　近年研究发现一 些新型生物标志物，包括炎性因子、脂肪激素、内皮与营养相关因子同ＴＣ反应２ＤＭ发生风险密切相关。在这些标志物中，、蛋白（脂联素、肝酶的研究较多。在美国弗拉明汉后代ＣＲＰ）人群研究中，基于简单临床资料和ＦＬＰＧ、ＨＤＴＧ等指标构－Ｃ、，建的临床模型具有较好的预测能力（但是当ＡＵＣ值为０．８５）更多的实验室指标，包括Ｃ胰岛素水平或胰岛素抵ＲＰ、ＯＧＴＴ、 ［５］ 。在以Ｅ抗指数加入模型后，ＰＡＵＣ值却只增加了０．００４１－ 用队列研究方法构建了第１个基于中国人群的Ｔ２ＤＭ风险预、测模型，纳入指标包括年龄、白细胞计ＩＴＧ、ＨＤＬＦＰＧ、ＢＭ－Ｃ、数，该模型下的ＡＵ明显高于其他以西方人群建７０２，Ｃ值为０． ［５］ 以北京和上海地区人群为研究立的风险模型。随后Ｙｅ等２ 对象，构建了另一个基于中国人群的风险模型，纳入指标包括、、该模型下ＡＵ性别、高血压、ＰＧ、ＨｂＡ１ｃＣＲＰ等，Ｃ值ＢＭＩＦ 为０．明显高于大部分其他基于东亚人群的风险模型。到７１４，目前为止，已经报道了几个以中国人群为基础的Ｔ２ＤＭ风险预测模型，但是真正采用队列研究的方法来构建的较少，且样本量小并局限于经济发达地区人群，预测效能也不高。５　小　　结 综上所述，各国研究者相继以本国人群为对象构建了多种筛查识别Ｔ２ＤＭ高危人群的方法。目前临床上普遍接受的方法仍然是Ｆ但是ＯＰＧ和ＯＧＴＴ，ＧＴＴ存在操作不便，ＦＰＧ存在预测效能偏低，结果易受其他因素影响等缺陷。基于非实验室数据的简单临床风险模型具有简单易行的特点，但是缺点是预测效能偏低，因此将各种生物标志物纳入并评估与验证其预测效能是研究的方向，这些标志物包括常规糖、脂标志物，炎性反应、遗传与代谢标志物等。但是这些模型在不同人群进行验证时预测效能差异较大，因此应以大样本的本国人群为研究对 ＩＣ－波茨坦研究人群为对象评估生物标志物是否有助于改善糖 、天冬氨酸氨尿病风险预测时发现，ＴＧ、ＦＰＧ、ＨｂＡ１ｃＨＤＬ－Ｃ、、丙氨酸氨基转移酶（等能够显著提高基转移酶（ＧＴ）ＡＬＴ）Ｇ模型的预测能力，但是脂联素仅仅轻微增加ＡＵ从０．Ｃ值，９０１，增加至０．而Ｃ９０２（０４７）ＲＰ没有提高模型的预测能Ｐ＝０． ［］７ 。力１ 基因组学３．３　包含遗传标志物的风险预测模型　最近几年，关联分析（报道了多个与ＴＧＷＡＳ）２ＤＭ风险相关的遗传位 １８］ ，随后一些前瞻性队列研究评估了这些多态性遗传位点点［ ［９］ 是否有助于提高Ｔ在瑞２ＤＭ风险预测效能。Ｌｓｓｅｎｋｏ等１ｙ 有１典和芬兰人群中调查发现，１个基因多态性位点与Ｔ２ＤＭ 发生风险明显相关，然而将这些遗传因素加入临床预测模型后 ，，，国际检验医学杂志年月第卷第期·２７１３· 象，采用队列研究方法构建预测效能良好的多参数风险预测模其数据获取简单可靠易行，并具有良好的成本型或评分工具， 效益分析结果，是各国糖尿病防控机构和研究人员努力的方向。参考文献 ［中国２型糖尿病防治指南（１］中华医学会糖尿病学分会．３版）２０１ ［］（）；中国糖尿病杂志，４Ｊ．２０１４，２２７４４７９８．－ ［］Ｇ２ｉｌｌｉｅｓＣＬ，ＡｂｒａｍｓＫＲ，ＬａｍｂｅｒｔＰＣ，ｅｔａｌ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｉｃａｌａｎｄ　　　　　ｇ ｌｉｆｅｓｔｌｅｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｓｔｏｒｅｖｅｎｔｏｒｄｅｌａｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓｉｎｅｏｌｅ　　　　　　　　ｙｐｙｙｐｐｐ　：ａｌｗｉｔｈｉｍａｉｒｅｄｌｕｃｏｓｅｔｏｌｅｒａｎｃｅｓｓｔｅｍａｔｉｃｒｅｖｉｅｗａｎｄｍｅｔａｎａ－－　　　　　　ｐｇｙ［］，（）：ｓｉｓＪ．ＢＭＪ２００７，３３４７５８８２９９．ｙ ［］Ａｍ３ｅｒｉｃａｎｄｉａｂｅｔｅｓａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ．Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｄｉａｎｏｓｉｓｏｆｄｉａ－　　　　　　ｇ ［］，（）：ｂ１ｅｓＪ．ＤｉａｂｅｔｅｓＣａｒｅ２０１５，３８Ｓｕｌ１Ｓ８ｅｔ６．－　　ｐｐ ［］ＮｏｂｌｅＤ，ＭａｔｈｕｒＲ，ＤｅｎｔＴ，ｅｔａｌ．Ｒｉｓｋｍｏｄｅｌｓａｎｄｓｃｏｒｅｓｆｏｒｔｅ４　　　　　　　　　ｙｐ ：］，２ｄｉａｂｅｔｅｓｓｓｔｅｍａｔｉｃｒｅｖｉｅｗ［Ｊ．ＢＭＪ２０１１，３４３：ｄ７１６３．　ｙ［］Ｂ，５ｕｉｓｓｅＢ，ＳｉｍｍｏｎｓＲＫ，ＧｒｉｆｆｉｎＳＪｅｔａｌ．Ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｔｏｏｌｓｆｏｒ　　　　　　　ｊ ］ｉｄｅｎｔｉｆｉｎｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓａｔｒｉｓｋｏｆｄｅｖｅｌｏｉｎｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓ［Ｊ．　　　　　ｙｇｐｇｙｐ　　，（）：６ＥｉｄｅｍｉｏｌＲｅｖ２０１１，３３１４６２．－　ｐ ［ｂｂａｓｉＡ，ＰｅｅｌｅｎＬＭ，ＣｏｒｅｌｅｉｎＥ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｆｏｒ６］Ａ　　　　　　ｐｊ ：ｒｉｓｋｏｆｄｅｖｅｌｏｉｎｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓｓｓｔｅｍａｔｉｃｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄ　　　　　　ｐｇｙｐｙ　［］，ｉｎｄｅｅｎｄｅｎｔｅｘｔｅｒｎａｌｖａｌｉｄａｔｉｏｎｓｔｕｄＪ．ＢＭＪ２０１２，３４５：ｅ５９００．　　　ｐｙ［］Ａｍ７ｅｒｉｃａｎＤｉａｂｅｔｅｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ．Ｄｉａｎｏｓｉｓａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉａ－　　　　　　ｇ ［］，（）：ｂ７ｅｓｍｅｌｌｉｔｕｓＪ．ＤｉａｂｅｔｅｓＣａｒｅ２０１３，３３Ｓｕｌ１Ｓ６７ｅｔ４．－　　　ｐｐ（）［］ＷｏｒｌｄＨｅａｌｔｈＯｒａｎｉｚａｔｉｏｎ．ＵｓｅｏｆｌｃａｔｅｄｈａｅｍｏｌｏｂｉｎＨｂＡ１ｃｉｎ８　　　　　ｇｇｙｇ ：ｔｈｅｄｉａｎｏｓｉｓｏｆｄｉａｂｅｔｅｓｍｅｌｌｉｔｕｓａｂｂｒｅｖｉａｔｅｄｒｅｏｒｔｏｆａＷＨＯｃｏｎｓｕｌ－　　　　　　　　　ｇｐ［］，：ｔ１ｉｏｎＪ．ＧｅｎｅｖａＷＨＯ，２０１１１ａｔ５．－ ［］ＳｔｅｒｎＭＰ，ＷｉｌｌｉａｍｓＫ，ＨａｆｆｎｅｒＳＭ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｒｓｏｎｓａｔ９　　　　　　ｐ 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［］ｔｎｔｏｃｏｍｍｏｎｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓＪ．Ｎｉｏ　　　　　　　　　ｐｙｐ，（）：２ＥｎｌＪＭｅｄ２００８，３５９２１２２０８９．２１－　　ｇ ［］Ｂ２１ａｏＷ，ＨｕＦＢ，ＲｏｎＳ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｒｉｓｋｏｆｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓ　　　　　　ｇｇｙｐ　　 ｍｅｌｌｉｔｕｓｗｉｔｈｅｎｅｔｉｃｒｉｓｋｍｏｄｅｌｓｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｅ－　　　　　　　　　　ｇｇ：］ｎｅｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｍａｒｋｅｒｓａｓｓｔｅｍａｔｉｃｒｅｖｉｅｗ［Ｊ．ＡｍＪＥｏｍｉｄ－ｗ－　　　　　　ｙｐ ，（）：ｉ１ｍｉｏｌ２０１３，１７８８１１９７７．ｄｅ２０－［］Ｗ，ＴＪＬａｒｓｏｎＭＧ，ＶａｓａｎＲＳ，ｅｔａｌ．Ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｒｏｆｉｌｅｓａｎｄ２２ａｎ　　　　　ｐｇ　 ］，：ｄｉａｂｅｔｅｓ［Ｊ．ＮａｔＭｅｄ２０１１，１７（４）４４８ｔｈｅｒｉｓｋｏｆｄｅｖｅｌｏｉｎ－　　　　ｐｇ　４５３． ［］Ｆ２３ｌｏｅｅｌＡ，ＳｔｅｆａｎＮ，ＹｕＺ，ｅｔａｌ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｅｒｕｍ　ｍｅｔａｂｏ－　　　　　　ｇ ｌａｔａｒｅｔｅｄｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｒｉｓｋｏｆｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓｕｓｉｎｉｔ　　　　　　　　ｇｙｐｇ　［］，（）：６ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃａｒｏａｃｈＪ．Ｄｉａｂｅｔｅｓ２０１３，６２２６３９４８．－　ｐｐ［］Ｃ２４ｈｉｅｎＫ，ＣａｉＴ，ＨｓｕＨ，ｅｔａｌ．Ａｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｔｅ２ｄｉａｂｅ－　　　　　　　　　ｐｙｐ ［］，（）：ｔｉｓｋａｍｏｎＣｈｉｎｅｓｅｅｏｌｅＪ．Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｉａ２００９，５２３４４３ｅｓｒ－　　　ｇｐｐｇ　４５０． ［］ＹＧ，ＬｉｕＸ，ｅｔａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆａｎｅｗｒｉｓｋｓｃｏｒｅｆｏｒ２５ｅＸ，Ｚｏｎ　　　　　　　　　ｐｇ　 ｕｄａｔｅｄｄｉａｎｏｓｔｉｃｃｒｉｔｅｒｉａｉｎｍｉｄｉｎｃｉｄｅｎｔｔｅ２ｄｉａｂｅｔｅｓｕｓｉｎ－　　　　　　　ｐｇｙｐｇ　［］，（）：ｄｌｅａｅｄａｎｄｏｌｄｅｒＣｈｉｎｅｓｅＪ．ＰＬｏＳＯｎｅ２０１４，９５ｅ９７０４２．－　　　　ｇ ）（收稿日期：０６２５５２０１－－ ·综　　述· 丝氨酸消旋酶及Ｄ构象氨基酸氧化酶与精神分裂症的研究进展＊ 平军娇，杜宝国，蒋廷云，吴　勇，沈玉双综述，高永双审校 ）（中山市第三人民医院，广东中山５４００２８ 丝氨酸消旋酶；　　关键词：－型氨基酸氧化酶；　精神分裂症　Ｄ ：／文献标识码：ＤＯＩ１０．３９６９．ｉｓｓｎ．１６７３０．２０１５．１８．０４０Ａ４１３－ｊ一直认为组成人类蛋白质的氨基酸为Ｌ－氨基　　长期以来， （）文章编号：１６７３０２０１５１８３４１３２７１０３－－－ ［］ 酸，Ｄ００２年Ｆｕｉｉ１－氨基酸只在细菌和无脊椎动物内合成。２ｊ ＊ ）。　作者简介：基金项目：广东省中山市科技计划项目（平军娇，女，检验师，主要从事神经分子遗传学研究。２０１４Ａ１ＦＣ０７０ＮＯ．