编辑推荐：
为探究 CCN6 与 2 型糖尿病（T2DM）关联，研究人员开展相关研究，发现二者显著负相关，CCN6 有望成 T2DM 生物标志物。
在当今社会，糖尿病就像一个隐匿在暗处的 “健康杀手”，悄无声息地威胁着人们的身体健康。其中，2 型糖尿病（T2DM）最为常见，它主要是由于身体对胰岛素产生抵抗，使得胰岛素不能正常发挥作用，进而导致血糖和胰岛素水平持续升高。肥胖在这一过程中扮演了 “帮凶” 的角色，它引发的炎症反应会进一步加重胰岛素抵抗，让病情雪上加霜。目前，现有的 T2DM 检测方法，比如糖化血红蛋白（HbA1c）和空腹血糖检测等，在早期诊断方面存在不足，难以精准识别那些处于糖尿病前期或高风险的人群。因此，寻找新的生物标志物对 T2DM 的早期诊断和治疗至关重要。
来自伊朗德黑兰大学医学科学学院等机构的研究人员开展了一项研究，相关成果发表在《BMC Medical Informatics and Decision Making》上。该研究首次深入探究了血清 CCN6（Cellular Communication Network Factor 6，细胞通讯网络因子 6）水平与 T2DM 及其风险因素之间的关系，为 T2DM 的研究和治疗开辟了新方向。
为了开展此项研究，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，选取了 80 例 T2DM 患者和 80 例健康对照者，这些参与者均来自伊朗德黑兰的 Shariati 医院。然后，对参与者的人体测量参数（如体重指数 BMI 等）和生化参数（如空腹血糖 FBG、胰岛素等）进行测定，还通过酶联免疫吸附试验（ELISA）检测了血清中 CCN6、肿瘤坏死因子 -α（TNF-α）等细胞因子和脂肪因子的浓度。此外，运用统计学分析方法（如 Student t 检验、Pearson 相关分析等）对数据进行处理，并借助随机森林等机器学习算法构建预测模型。
下面来看具体的研究结果：
- 人体测量参数：对比对照组和 T2DM 组，发现两组在 BMI、收缩压（SBP）和舒张压（DBP）方面没有显著差异，但 T2DM 组的平均年龄略高于对照组1。
- 生化参数：T2DM 组的 FBG、胰岛素抵抗稳态模型评估指数（HOMA-IR）、胰岛素、甘油三酯（TG）、总胆固醇（TC）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平显著高于对照组，而高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平则低于对照组23。
- 细胞因子和脂肪因子：T2DM 患者血清 CCN6 水平显著低于对照组，同时脂肪因子脂联素水平降低，炎症因子 IL-6 和 TNF-α 水平升高4。
- CCN6 血清水平与临床参数的相关性：在非 T2DM 和 T2DM 组中，CCN6 血清水平与 BMI、胰岛素、HOMA-IR 均呈负相关；在 T2DM 组中，CCN6 还与 TNF-α 和 IL-6 呈显著负相关567。
- CCN6 血清水平与 T2DM 风险的关联：二元逻辑回归分析表明，血清 CCN6 浓度与 T2DM 风险显著相关。通过 ROC 曲线分析确定了 CCN6 的临界值为 1527.95 pg/mL，该值区分 T2DM 患者和对照组的敏感性为 86.3%，特异性为 73.8%，曲线下面积为 0.8889。
- 机器学习建模与评估：Gini 指数显示 HOMA-IR、IL-6 和 CCN6 在 T2DM 分类中权重较高。随机森林模型在多项指标上表现最佳，其准确率达到 92.50%，能有效预测 T2DM1011。
综合研究结论和讨论部分，此次研究具有重要意义。研究发现血清 CCN6 水平与 T2DM 的发生显著负相关，且与炎症生物标志物（IL-6 和 TNF-α）也存在关联。这表明 CCN6 有望成为 T2DM 的潜在生物标志物，为早期诊断提供新的思路。虽然目前的研究成果令人振奋，但仍需要进一步的研究来验证 CCN6 作为生物标志物的可靠性，并评估其在临床实践中的应用价值。同时，随机森林模型在 T2DM 预测方面展现出良好的性能，为临床决策支持系统提供了有力的工具。此次研究为 T2DM 的研究和治疗带来了新的希望，也为后续研究指明了方向 。
