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      鄭超:糖尿病腎病研究邁向靶向干預,AI與精準營養重塑管理新路徑

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      2025年已收官,回望這一年,醫學領域在探索與實踐中不斷前行,臨床進展與科研突破交織成章。康迅網將與讀者共同梳理年度關鍵進展、展望未來方向。

      本期,我們邀請到糖尿病領域的杰出專家——浙江大學醫學院附屬第二醫院鄭超教授,圍繞糖尿病腎病機制研究與綜合管理新策略展開對話,系統梳理2025年糖尿病及其并發癥管理的關鍵步伐,并對未來一年的發展方向提出深刻洞察。


      糖尿病腎病

      康迅網:您和團隊今年在頂級期刊《自然·通訊》上發表研究,首次明確了FGF4-FGFR1信號軸在保護糖尿病腎病足細胞中的關鍵機制。同時,在EASD年會上展示的研究也揭示了小分子多肽ELA通過改善線粒體功能延緩腎病的新途徑。這些發現將如何重塑我們對糖尿病腎病發病機制的理解?您認為,相較于傳統的血糖血壓管理,這類針對特定細胞和通路的療法,未來在臨床轉化上面臨的主要挑戰和機遇是什么?

      鄭超教授:感謝您對我們團隊工作的關注。目前中國糖尿病發病率高,但我們更應關注的是其并發癥可能帶來的公共衛生挑戰,尤其是糖尿病腎病這一“沉默的殺手”。

      糖尿病腎病在早期往往無明顯癥狀,患者可能僅表現為尿微量蛋白或eGFR下降,但若不及時干預,經5~10年可能進展至終末期腎病,甚至需要透析或腎移植。我們的研究不僅關注高血糖導致的終末器官損害,更深入探索其背后的機制。

      例如,發表在《自然·通訊》上的研究揭示了FGF4-FGFR1信號軸對足細胞的保護作用;在EASD年會上展示的ELA多肽研究,則從線粒體功能角度為腎病延緩提供了新思路。這些發現推動我們對糖尿病腎病的理解從“代謝異常”走向“細胞與通路機制”,并為早期篩查標志物和新藥開發提供了潛在靶點。

      臨床轉化方面,機遇在于我們能更早、更精準地識別高風險患者,實施針對性干預,從而延緩疾病進展、提高生活質量、減輕醫療負擔。挑戰則在于從機制到藥物的路徑仍較長,需開展更多臨床驗證,并推動多學科協作與政策支持,才能真正實現從實驗室到病床的跨越。

      糖尿病管理

      康迅網:您和團隊的一項研究發現,單次不同的飲食(如生酮、低脂)會急性改變人體的血漿蛋白質組和炎癥狀態。這為“精準營養”提供了分子層面的證據。同時,您近期在科普活動中特別強調了糖尿病患者是帶狀皰疹的高危人群,需加強預防。基于這些研究,我們是否可以說,對糖尿病患者的生活方式指導正在從“宏觀建議”走向“微觀干預”?臨床醫生應如何整合這些新知識,為患者制定更具個體化的長期健康管理方案?

      鄭超教授:是的,這正是當前糖尿病管理的一個重要趨勢——從“管住嘴、邁開腿”這樣的宏觀建議,逐步走向基于個體生理反應、代謝特征甚至分子表現的“微觀干預”。

      我們以往常強調糖尿病管理的“五駕馬車”(飲食、運動、監測、藥物、教育),但其中生活方式干預常流于形式化。如今通過研究不同飲食結構對血漿蛋白質組和炎癥狀態的急性影響,我們意識到:不同患者對同一飲食的反應可能截然不同。因此,營養建議應結合患者的體重、地域、口味、代謝指標等個性化因素,實現“一人一策”。

      例如,我們團隊探索了早餐類型對糖尿病患者血糖和炎癥的影響,發現不同食物組合可引發顯著差異的機體反應。這為“精準營養”提供了實證依據。

      此外,結合季節與流行病學特點進行預防指導,也是精準干預的體現。比如在秋冬季節,提醒糖尿病患者注意帶狀皰疹和流感的預防,并建議接種相應疫苗,這也屬于具象化、場景化的健康管理。

      臨床醫生應主動整合這些新證據,借助數字化工具或多學科團隊,為患者制定融合營養、運動、免疫預防等的整合式管理方案,推動糖尿病管理走向系統化與個體化并重的新階段。

      AI引領未來

      康迅網:AI在醫學領域今年可謂是突飛猛進。您作為浙大二院學科帶頭人,您認為AI、大數據分析等數字技術,將如何具體地改變未來糖尿病及其并發癥的預測、診斷和個性化治療模式。

      鄭超教授:AI與大數據正在重塑糖尿病管理的全流程,尤其在資源有限而患者群體龐大的現實下,數字技術可顯著提升管理效率與質量。

      以我院已實施的“全院血糖管理駕駛艙”為例,系統自動抓取住院患者的血糖等相關數據,并進行風險評估與分級。高危患者會由專科醫護團隊主動介入,制定強化管理方案;控制良好的患者則繼續原方案,系統在后期隨訪中持續跟蹤。這樣既合理分配了醫療資源,也實現了全程化、分層化管理。

      在診斷與治療方面,AI可輔助生成個性化治療建議,尤其對基層醫生具有重要支持作用。它并非替代醫生,而是通過整合指南、文獻與患者數據,提供更全面的決策參考,提升診療一致性。

      此外,AI在患者服務端也已落地。例如我院上線的“AI預問診”系統,在患者就診前通過智能對話收集病情信息,自動生成初步病歷,幫助醫生更快、更全面地掌握患者情況,提升門診效率與溝通質量。

      總體來看,AI正逐步滲透到糖尿病的預測、診斷、治療、隨訪全環節,推動管理模式從“經驗驅動”轉向“數據驅動”,為實現規模化、個性化并重的健康管理提供了有力工具。

      審稿專家丨浙江大學醫學院附屬第二醫院 鄭超教授

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