2型糖尿病（T2D）是一种日益严重的全球流行病，占糖尿病患者的90%。然而，在疾病发作之前，通过控制体重、改善饮食习惯和增加锻炼可大大降低T2D患病风险。在症状出现之前及早发现T2D患病风险有助于最大程度地减少由糖尿病引起的并发症。课题组在传统统计分析的基础上，利用人工智能算法进一步分析了瑞典和芬兰两个不同国家5,318人19年间的大规模数据，揭示了当血液循环中的FST过高时对身体带来的影响。同时，研究人员利用来自德国图宾根糖尿病家族研究和细胞生物学调查的临床数据发现，FST促进脂肪组织中的脂肪分解，导致肝脏中脂质积累增加。这反过来会增加非酒精性脂肪肝和2型糖尿病的患病风险。为了找出调节血液FST水平的因素，研究人员对来自瑞典、英国和意大利的5,124人进行了全基因组关联研究(GWAS)，发现FST水平受葡萄糖激酶调节蛋白(GCKR)的基因调控。该研究表明FST有可能成为预测未来2型糖尿病的重要生物标志物，也让我们更接近于了解T2D背后的机制。
控制学院对标‘健康中国2030’及山东大学“双一流”建设需求，长期以来坚持医工融合交叉，以临床需求为导向致力于通过工程方法来解决相关实际问题。高瑞教授课题组主要致力于数据挖掘、机器学习、复杂系统建模和生物信息学领域相关问题的研究，为糖尿病病程发展建模分析积累了丰富的经验。Yang De Marinis副教授师从遗传学著名****瑞典皇家科学院院士Leif Groop教授，并在哈佛大学和麻省理工伯德研究中心进修基因编辑技术，新近获得欧洲糖尿病协会“先锋研究奖”，当前为山东大学兼职教授，面向全校开设暑期海外师资课程。
文章发表于：Nature Communications, Vol: 12，Article number: 6486 (2021) ,Digital Object Identifier：10.1038/s41467-021-26536-w
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-26536-w
