新たな持続血糖モニタリング（CGM）技術に基づく妊娠糖尿病（GDM）の個別化早期診断・治療システム

中国の糖尿病患者数は2億3300万人に上り、社会に大きな負担をもたらしています。 糖尿病の早期認識と介入が急務です。 近年、糖尿病の発症メカニズムにおける初期発達環境の重要な役割を裏付ける証拠が増えています。 1986年、バーカー教授は「健康と疾患の発達起源（DOHaD）」理論を提唱しました。 我々の研究チームは以前、コホート研究を通じて中国人集団で初めてこの理論を検証し、不良な子宮内環境が子孫の糖代謝異常を引き起こし、初期介入が成人発症糖尿病を効果的に予防できることを実証しました。

国際糖尿病連合の糖尿病アトラス（第11版）によると、妊娠中の高血糖の世界的な発生率は16.7％で、妊娠糖尿病（GDM）がその最大80％を占めています。 これは、5人に1人の新生児が早期に不良な子宮内環境に曝露され、成人後の過体重、肥満、糖尿病などの代謝異常リスクが高まることを意味します。 GDMは妊娠転帰不良のリスクを著しく高め、母体と子孫の代謝的健康を深刻に脅かします。 したがって、GDMの早期かつ効率的な診断と予防は、母児の代謝的健康を改善する上で極めて重要です。

現在のGDM診断は、妊娠24〜28週に行われる経口ブドウ糖負荷試験（OGTT）に依存しており、静的で単一時間点の測定、操作の複雑さ、診断の遅れ、効果的介入のための時間制限などの限界があります。 したがって、GDMの早期予測と診断のための新技術の開発が緊急に必要とされています。

妊娠初期の持続血糖モニタリング（CGM）は、24時間365日の詳細な血糖データ、隠れた高血糖の検出、血糖変動の評価、AI支援分析との互換性などの利点を提供し、GDMの早期診断と管理に大きな可能性を示しています。 以前、我々のチームは2型糖尿病患者にCGMを適用し、「2型糖尿病の血糖改善管理とモニタリングのためのCGMの使用（CN 109637677A）」で中国発明特許を取得しました。 近年、CGMは糖尿病管理に広く使用され、1型糖尿病妊婦のHbA1cレベル管理への応用も始まっています。 しかし、2型糖尿病妊婦とGDM患者への使用に関する研究はまだ初期段階です。 現在、妊娠初期のGDM早期診断と予測のためにCGMと人工知能を組み合わせた研究は不足しています。

さらに、複数の研究がGDMのリスク因子とバイオマーカーを探求し、早期スクリーニングと母体・胎児転帰の予測を可能にしようとしています。 しかし、ほとんどの研究は単一オミクスアプローチまたは妊娠後期の時間点に限定されており、多くの制約があります。 妊娠初期に行われ、複数の時間点をカバーし、マルチオミクスアプローチを活用した研究は、GDMの母体・胎児転帰を予測するバイオマーカーをさらに明らかにするでしょう。

したがって、我々のグループは妊娠期と周産期をカバーするGDM母児コホートを確立する計画です。 我々は、CGMに基づくGDMの早期診断基準を提案し、CGMデータを分析・解釈する臨床応用可能なAI駆動ツールを開発し、GDMの補助診断戦略を策定することを目指します。 母体・胎児転帰を予測するのに適したCGMパラメータとマルチオミクスバイオマーカーを探求します。 これらの知見に基づき、GDMのインテリジェント管理プラットフォームを確立し、GDM診断と治療の臨床的窓口を前進させ、母体と子孫の短期および長期の健康転帰を改善することが期待されます。