在症状出现前预测患上1型糖尿病的风险

　　

科学家们在预测谁会在症状出现前几个月患上1型糖尿病方面迈出了重要的一步。

在6月29日《细胞报告医学》在线发表的一篇论文中，能源部太平洋西北国家实验室的研究人员和他们的同事发现了一组改变的蛋白质，这些蛋白质可以预测一种被称为胰岛自身免疫的疾病，这是每个人最终都会患上1型糖尿病的前兆。

科学家们警告说，这项工作标志着寻找一种预测谁会患上这种疾病的方法的开始，而不是结束。需要做更多的工作来验证结果，并测试这些发现是否适用于所有人，而不仅仅是那些参与研究的、在遗传上易患这种疾病的儿童。

一种能检测到自身免疫反应的生物标志物将帮助医生监测病人的状况，或许能在症状出现之前发现病情恶化，并及时提供医疗护理。

这一结果是由PNNL科学家Thomas Metz领导的一项为期9年的研究的结果，该研究从北美和欧洲的6个研究地点的近1000名儿童的8000多个血液样本中观察了数百种蛋白质。

TEDDY和胰岛自身免疫的线索

这些孩子是一项更大的综合性研究的参与者，该研究被称为“泰迪-青少年糖尿病的环境决定因素”。TEDDY包括那些由于基因组成而比其他人更容易患1型糖尿病的儿童。这项研究已经进行了将近20年，旨在了解为什么有些孩子会患上这种疾病，而有些孩子却不会。

在最新的研究中，PNNL的科学家分析了近1000名儿童从出生到6岁的血浆样本。研究人员发现了一组83种蛋白质，这些蛋白质的组合变化可以预测哪些儿童会患上胰岛自身免疫或1型糖尿病。

目前，还没有办法知道胰岛自身免疫或糖尿病是否或何时会发生在遗传易感性的人身上。医生确实知道，当一个病人出现至少两种胰岛自身抗体时，他们就有胰岛自身免疫，并将患上糖尿病——但他们不知道是什么触发了自身免疫，也不知道糖尿病何时会出现。

梅茨说:“这项工作令人兴奋的地方在于，它为我们比现在更早地发现自身免疫打开了大门。”“这让我们有机会更多地了解是什么导致了免疫系统对身体的攻击。这可以帮助我们比目前更好地梳理和理解糖尿病发展的机制，并为干预提供潜在的目标。”

这些发现是PNNL科学家和全球同事数万小时工作的结果。在PNNL，科学家们花了16000多个小时通过称为质谱仪的仪器来检测样本，以检查大约8000个血液样本中每个样本中数百种蛋白质的水平。然后是无数个小时的研究计划，招募参与者，监测他们的健康状况和分析数据。

PNNL数据分析师丽莎·布拉默(Lisa Bramer)创建了一种机器学习算法，分析了来自近1000名儿童的数百种蛋白质的大量数据信息，并从每个儿童出生到6岁期间采集了多个血液样本。

科学家们分两个阶段进行了这项研究。在发现阶段，研究小组研究了来自184名儿童的2252份血液样本。在那里，研究小组确定了376种蛋白质，这些蛋白质在后来发展为胰岛自身免疫或1型糖尿病的患者中发生了改变。然后，研究小组进行了一项更深入的验证研究，研究了来自990名儿童的6426份血液样本。

该团队在验证研究中确定的83种血液蛋白是人体几个重要过程的关键，包括抗原呈递、补体和凝血、炎症信号和代谢。该蛋白质列表与该团队所知道的糖尿病患者胰腺中活跃的蛋白质非常吻合。研究小组先前通过人类胰岛研究网络确定了这些蛋白质。

PNNL团队希望通过分析从这些孩子长大后收集的额外血液样本来继续这项研究。这些血液样本是通过TEDDY收集的，直到孩子们满15岁。

“在这个阶段，我们正试图了解我们如何能够预测糖尿病。最终，我们的目标是防止关键的胰岛素生成细胞死亡，并彻底预防糖尿病，”第一作者Ernesto Nakayasu说。

在其他与糖尿病和炎症相关的研究中，PNNL的科学家们正在研究我们身体中产生胰岛素的细胞是如何对自身免疫攻击变得脆弱的——胰腺中产生胰岛素的细胞是如何被身体靶向并杀死的。研究人员也在研究omega-3脂肪酸如何保护这些细胞。

寻找糖尿病生物标志物:需要一个村庄

该研究包括父母或监护人同意他们参与的儿童。在美国，研究地点包括科罗拉多大学、佛罗里达大学和西雅图的西北太平洋研究所。德国、瑞典和芬兰医院的儿童也参与其中。南佛罗里达大学担任数据协调中心。

文章标题

Plasma protein biomarkers predict both the development of persistent autoantibodies and type 1 diabetes 6 months prior to the onset of autoimmunity