基于2型糖尿病队列的个性化运动方案工具T2DFitTailor的开发.pdfVIP

摘要

研究目的：

2型糖尿病是一种全球性的健康问题，其患病率在全球范围内持续上升，对

个体健康及全球卫生经济构成重大挑战。2型糖尿病的管理和预防策略中，运动

干预被认为是一种现实可行且有效的方法。然而，近期研究表明并非所有个体都

能对同一种运动干预产生预期的正面反应。因此，制定个性化运动方案，从而最

大化患者运动收益，在未来干预研究中显得尤为重要。与此同时，与2型糖尿病

高度相关且亟待探索的，HemoglobinA1c(HbA1c)的异质性研究，则成了关键方

向。本研究旨在探讨2型糖尿病患者运动干预后HbA1c反应的异质性，并基于

此开发2型糖尿病个性化运动方案工具。

研究方法：

本研究构建了2型糖尿病运动干预队列，招募符合条件的受试者共93人，

基线时进行一系列血生化、体适能和人体测量学指标测定，接着进行为期1个月

的有氧联合抗阻运动干预，每周3次，每次有氧抗阻各半个小时。干预流程中失

访56人，共37人完成运动干预和后续随访测试。基于本研究队列，首先，结合

公共数据集（共133人，6种运动方案），通过三次项拟合方法对运动干预后的

HbA1c波动情况进行回归分析，确定阈值，以划分人群为运动响应者与运动非响

应者。并基于上述阈值，对本研究队列人群进行划分，与血生化、体适能和人体

测量学三个维度指标改善情况进行一致性检验；接着，基于HbA1c与确定的阈

值为主要结局指标和划分依据，按照7-3策略把每个数据集分别划分为训练集和

测试集，利用LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator(LASSO)算法在训

练集上为各个运动方案确定关键特征，k-NearestNeighbors(kNN)和Leave-One-

Out(LOO)算法进行后续HbA1c干预效果预测与验证，最终构建个性化运动处方

工具并发表在ComprehensiveRArchiveNetwork(CRAN)平台。

研究结果：

整合分析本研究队列与公共数据，发现运动干预后HbA1c的波动情况呈现

2-102

“S”型，三次项拟合结果显著（R=0.941,p=6.85e）并确定阈值（ΔHbA1c

=-0.07%）。基于此阈值对本研究队列受试者进行运动响应者与运动非响应者划

分，并对各维度指标干预前后差值进行差异性分析，结果发现两组间总胆固醇和

空腹血糖改善差异达到统计学显著性（t=-2.275,p=0.038；u=60.500,p=0.021）；

通过LASSO算法最终确定了“年龄”、“性别”、“BodyMassIndex(BMI)”、“病

程（年）”、“高密度脂蛋白（mmol/L）”、“低密度脂蛋白(mmol/L)”、“Physical

componentscore(PCS)”、“腰高比”、“最大摄氧量(ml/kg/min)”、“肺活量(ml)”

和“抓背测试(cm)”共十一个指标为关键特征面板，且基于内置模型的运动干

预后HbA1c波动预测值与波动实际观测值在测试上经过验证呈现显著性相关

（测试集：R²=0.29，MAD=0.89，p=2.09e-04）。

研究结论：

从数据驱动的角度出发，确定了以运动干预后HbA1c是否下降超过0.07%

为阈值可定义运动响应者和运动非响应者，且该阈值在本研究队列上经过验证发

现运动响应者在多维度指标上具有更显著的改善趋势相较于运动非响应者；

T2DFitTailor可利用2型糖尿病患者的基线数据精准地预测其在进行运动干预后

的HbA1c改善情况，是一个有效的2型糖尿病个性化运动方案推荐工具。

关键词：2型糖尿病，运动反应异质性，个性化运动方案工具

Abstract

Objective:

Type2diabetes(T2D)isaglobalhealthissuewithacontinuouslyrising

prevalence,posing