来源：原创网站2022-02-12 23:36

耶鲁大学和其他机构的科学家通过研究开发了一种新的在线工具，称为INSIGHT，它可能为SGLT2抑制剂的处方提供一种机器学习方法，从而使二型糖尿病患者受益最大。

2022年2月13日/100 bion/-目前已有大量研究证据表明钠-葡萄糖共转运蛋白2(SGLT2)抑制剂具有心脏保护作用，但其使用量不足，部分原因是成本较高。最近，在国际杂志《糖尿病护理》(Diabetes Care)上发表的一份题为“提名衍生工具，用于个性化canagliflozin对二型糖尿病心血管风险的影响”的研究报告中，耶鲁大学和其他机构的科学家通过研究开发了一种名为INSIGHT的新在线工具，该工具可能为SGLT2抑制剂的处方提供一种机器学习方法，从而使二型糖尿病患者受益最大。

图片：CC0公共域

研究人员对CANVAS和CREDENCE进行了临床试验，结果表明，SGLT2抑制剂如卡那格列嗪可以降低成年二型糖尿病患者因动脉粥样硬化性心血管疾病住院和死亡的风险。然而，卡格列嗪的处方昂贵且使用广泛。

在这项研究中，研究人员描述了一种个性化的方法，该方法有望解决ASCVD风险管理中常见的临床问题，即二型糖尿病患者和有心血管疾病风险的患者最有可能从卡格列奈药物的治疗中获益。INSIGHT的算法可以通过使用不同患者的表型来识别不同类型的患者，包括二型糖尿病持续时间、血压或高血压的增加、吸烟习惯和胆固醇水平等。

机器学习不依赖观察或假设。它可以帮助研究人员分析大量的临床数据，找到可能被忽略的模式或线索。在这种情况下，机器学习方法可以帮助分离出最能确定卡格列奈降低心血管疾病风险效果的特征。研究人员指出，三分之一已确定的患者可以从这种疗法中受益最大，这可能有助于更有针对性的实施研究。

图片：https://糖尿病期刊. org/care/article-abstract/doi/10.2337/DC21-1765/144528/现象级-衍生-工具-个体化-the？redirectedFrom=全文

在这篇文章中，研究人员通过使用一个名为耶鲁大学开放数据访问项目的开放科学项目，收集了10，000多名患者的数据。这些发现于2021年首次发表在西北青年心血管研究者论坛上，研究员Oikonomou因发表《基于CANVAS试验参与者分析的机器学习方法对卡格列奈心血管益处的个体化》获得相关奖项。

综上所述，本文的研究结果表明，研究人员提出了一种基于证据和机器学习指导的算法，可以为二型糖尿病患者的SGLT2抑制剂开出个性化的厨房，从而获得ASCVD的最佳治疗效果。(100yiyao.com 100医疗网)

原始来源：

Evangelos K. Oikonomou，Marc A. Suchard，Darren K. McGuire等，《糖尿病护理》(2022年)。DOI:10.2337/dc21-1765

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