亚洲青年糖尿病高危人群 (DIARY)

总体目标：提高新加坡21-40岁年轻成人中2型糖尿病的病例检出率。

具体目标1：通过对当代新加坡21-40岁年轻成人进行年龄和BMI分层抽样，开展2型糖尿病和糖尿病前期的病例发现研究。

具体目标2：识别新的风险因素并开发综合评分，以提高亚洲青年发病糖尿病和糖尿病前期的检出率。 包括非传统预测因子，如连续血糖监测（CGM）的血糖指标、身体成分测量以及社会行为分析。

具体目标3：确定基因组差异对亚洲青年发病糖尿病风险的贡献

为实现目标1（在最初1-2年内），研究者计划对21-40岁人群（n=3000）进行全岛范围的糖尿病或糖尿病前期筛查。 招募将首先按年龄类别（21-25岁、25-30岁、30-35岁、35-40岁）分层，目标为每个年龄类别n=750，然后在每个年龄组内按亚洲标准的BMI类别（正常、超重或肥胖，即<23kg/m²、23-27.5kg/m²和≥27.5kg/m²）分层。 参与者将通过在线和印刷媒体（包括社交媒体广告、口碑和/或推荐）招募。 研究海报广告将在线上和印刷品中发布，引导参与者访问网页www.thdiary.sg，该网页将进一步解释研究设计、资格要求和其他研究细节。 参与者可通过该网页上的FORMSG自行注册，若符合条件，将被引导至CALSG预约研究团队。

同意并招募后，将进行以下操作：

1. 人体测量学测量以及传统风险因素，包括血压（BP）和腰臀比。
2. 身体阻抗分析。 这是一种无痛测量身体组成的方法，涉及站在特殊秤上并握住手柄。
3. 进行静脉穿刺以进行口服葡萄糖耐量试验（OGTT），获取0分钟、1小时和2小时的血糖读数以及HbA1c和样本储存。
4. 下载选定的社交媒体数据（不直接包含个人数据或帖子），涵盖访问前最多1年，来自Facebook、Instagram和TikTok。
5. 插入连续血糖监测（CGM）传感器。 在CGM插入当天，将填写预插入问卷（使用form.sg，DIARY皮肤反应表1，传感器佩戴前），包括传感器插入前部位的照片。
6. 还将进行一项调查，以确定社会人口学（就业、居住类型）和教育状况、糖尿病家族史和共病情况（如有）、个人饮食摄入、体力活动水平和健康寻求行为。 该调查还包括一个部分，用于填写其7/30天的平均每日步数。 将指导参与者从其智能手机活动追踪器（包括Apple Health、Samsung Health、Google Fit或其他活动追踪器）中查找7天或30天（取决于可用数据）的步数数据。 然后将此信息输入form.sg上的调查表。无需截图或数据导出。
7. 握力测量
8. 第二次和第三次静脉穿刺以进行OGTT的第二部分。
9. 通过数字食物日志收集饮食数据

在目标2中，研究者旨在识别与年轻成人中2型糖尿病或糖尿病前期相关的新当代风险标志物。 此目标不需要参与者的另一次研究访问。 将使用目标1基线OGTT静脉穿刺的储存样本以及目标1研究程序中检索的数据。 被诊断为2型糖尿病和糖尿病前期者（估计各n=200），连同目标1中的血糖正常组（n=200），将进行以下操作以实现糖尿病亚型分型：血脂、C肽、胰岛素水平、谷氨酸脱羧酶（GAD）、胰岛抗原2（IA-2）抗体（Ab）和锌转运蛋白8（ZnT8）Ab。

然后将开发一个综合评分用于诊断糖尿病前期和糖尿病。 数据集将分为开发集和验证集。 将采用逻辑回归建模和受试者工作特征（ROC）曲线分析，基于200名新诊断2型糖尿病、200名糖尿病前期和200名血糖正常参与者的样本，开发识别2型糖尿病或糖尿病前期人群的综合评分。 使用开发集，将拟合两个模型预测受试者属于2型糖尿病、糖尿病前期或血糖正常：（a）候选预测变量包括所有上述指标及其衍生变量，如社会人口学、糖尿病家族史和共病情况、饮食摄入、体力活动水平、身体成分指标、健康寻求行为以及CGM生物标志物，以及（b）候选预测变量包括所有这些变量，但排除从CGM提取/衍生的变量。将采用变量选择方法确定具有最佳预测性、简约性和模型拟合指数的最终模型。 然后，两个综合评分（包括和不包括CGM生物标志物）将由最终选定的模型定义。

为实现目标3，将使用参与者的储存血液进行正在进行的大规模基因组研究，如国家精准医学第三阶段计划。 在该计划中，参与者将在研究中进行全基因组测序，由临床遗传学家、生物信息学家、变异策展人和遗传咨询师组成的集群特定集中基因组学团队（基因组学创新中心）可用于端到端处理遗传样本。 这将涉及策展与疾病亚型（此处为糖尿病）相关的基因，但也返回美国医学遗传学与基因组学学会（ACMG）第一层级条件的偶然发现。 本研究参与者的VCF文件将返回给本研究团队，以便进一步研究确定基因组信息是否能进一步帮助亚洲青年发病糖尿病的风险分层。