SCI TRANSL MED：糖化血红蛋白和红细胞动力学结合——个性化的血糖监测
2016-10-08 xing.T MedSci原创
由此可见，整合现有的临床测量指标，个性化的方法应该可以提高糖尿病患者的医疗保健水平。
糖尿病患者血清中糖化血红蛋白（HbA1c）能够较好的反映2到3个月的平均血糖变化情况。因此，它在疾病管理中必不可少，而且是糖尿病并发症的最佳预测因子。然而，大量不明原因影响血糖，使得平均HbA1c并不能准确的反映血糖变化水平，限制了糖尿病患者的精准医疗保健计划。一个非糖尿病患者的平均血糖浓度和一个血糖控制不佳的糖尿病患者平均血糖浓度可能真正差异不会超过15mg/dl，但具有相同的HbA1c值的患者真正的平均血糖水平可能会相差超过60 mg/dl。
来自美国波士顿马萨诸塞州总医院的Roy Malka及其团队最近在《Science Translational Medicine》发表研究文章，该研究结合血红蛋白糖基化的机制和红细胞动力学，开发了一个数学模型，结合模型与常规的临床测量数据，得到糖尿病患者个性化的平均血糖浓度以及影响HbA1c的非血糖因素，包括平均红细胞年龄。
研究者发现得出的患者平均红细胞年龄差异解释了所有的HbA1c发生不依赖于葡萄糖变化，然后研究者采用模型对患者平均血糖浓度进行前瞻性估计，发现在超过200例患者的四个独立小组之间的误差减小了至少50%。以目前的标准，平均三例患者中就有一例患者估计的平均血糖值的误差超过15 mg/dl。而采用的病人个体化的方法则可明显降低了这种误差的发生频率，变为1/10。
由此可见，整合现有的临床测量指标，个性化的方法应该可以提高糖尿病患者的医疗保健水平。
原始出处：
Roy Malka, et al. Mechanistic modeling of hemoglobin glycation and red blood cell
kinetics enables personalized diabetes monitoring. Science Translational Medicine.2016.
本文系梅斯医学（MedSci）原创编译整理，转载需授权！
由此可见，整合现有的临床测量指标，个性化的方法应该可以提高糖尿病患者的医疗保健水平。
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Roy Malka, et al. Mechanistic modeling of hemoglobin glycation and red blood cell
kinetics enables personalized diabetes monitoring. Science Translational Medicine.2016.
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作者：xing.T
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