CDS2019 | 聚焦前沿，全体大会精彩纷呈

朱大龙教授谈到，中国糖尿病患者的诊断率较低、控制现状不容乐观。CDS作为国内糖尿病领域最大、最权威的专业学术组织，近一年来积极开展了以下工作，应对中国糖尿病防治的挑战。2019年CDS第九届委员会成立，同时进行了学组换届、筹备学组筹备等工作；制订并发布《中国糖尿病足防治指南》、《中国糖尿病肾脏疾病防治临床指南》、《糖尿病患者骨折风险管理中国专家共识》等；加强基层培训，促进指南推广；继续开展糖尿病慢性并发症流行病学调查等相关研究、项目；加强国际交流，鼓励和支持中国专家参加国际组织工作；承办健康中国行动 （2019-2030 年）糖尿病防治行动主题推进活动；创新科普宣传，热心公益事业；将生活方式干预落实到国家慢性病管理层面；搭建大数据平台，开发人工智能辅助决策系统等。朱教授表示，CDS将不忘初心，牢记使命，持续摸索适合中国糖尿病患者长期管理的可持续发展道路。 

军事科学院原副院长、中国科学院贺福初院士指出，现代医学面临着“相同诊断的复杂疾病患者对同一药物的敏感性不同”的挑战。研究显示，75%的癌症患者、43%的糖尿病患者可能治疗无效。要解决这一问题，我们需要对疾病进行精确分类、精准治疗。贺院士以“早期细胞癌蛋白质组研究策略”为例，展示了“蛋白质组学驱动的精准医学”的魅力，同时展现出蛋白质组学驱动的精准医学未来解决疑难病例的前景。可以说，精准医学的发展已经从遗传学驱动，到基因组学驱动，逐步过度到蛋白质组学驱动。我们有理由相信，蛋白质组学驱动的精准医学时代正走向我们。

上海交通大学医学院附属瑞金医院宁光院士介绍到，中国糖尿病患病率逐年增加的趋势并未改变，近四十年来中国糖尿病患病率总体仍呈上升趋势。根据中国心血管代谢性疾病和恶性肿瘤队列研究（4C研究）数据，中国糖尿病发病率高达2%/年，生活方式改变、老龄化和肥胖是我国糖尿病流行的三大主因。中国40岁以上成人，77%的糖尿病可以通过控制代谢、减少饮酒、合理饮食、增加体力活动、减少肥胖、治理空气污染等因素消除。此外，中国糖尿病患者人群的心血管健康状况同样令人担忧，理想健康指标达标率仅13.5%，糖尿病早期心血管风险增加，理想心血管健康行为达标率仅0.7%。宁院士在报告中还进一步解析了糖尿病的发病机制，国家标准化代谢性病管理中心（MMC）的框架及应用，中国代谢量值的组成和意义等重要问题。

复旦大学金力院士分享了从基因组到表型组的最新研究进展，基因和环境相互作用决定生物体特征，生物体特征即表型，广义来说基因之外皆为表型；而生物体从胚胎发育到出生、成长、衰老乃至死亡过程中，形态特征、功能、行为、分子组成规律等生物、物理和化学性状的集合即为表型组，表型组具有复杂性、跨尺度、动态性等特征。表型组学的研究思路围绕临床表型、体质表型、解剖表型、行为表型、功能表型、菌群表型、免疫表型、分子表型、中医表型等展开，共享队列资源，贯通宏观微观。金力院士在报告中进一步详细介绍了“国际人类表型组计划（一期）”表型组测量平台和测量标准，构建数据库与系统分析方法，数据采集、图谱构建与应用示范，表型组关键技术开发与整合，以及表型的跨尺度关联及精细调控机理等五个项目的具体研究内容和最新进展。

瑞典隆德大学Leif Groop教授谈到，目前的糖尿病分型主要包括1型糖尿病、LADA、MODY、2型糖尿病。而实际上，在2型糖尿病患者中仍需要进行精准分类从而进行精准治疗，精准分类主要依据以下因素：诊断时的年龄，BMI，HbA1c，GADA，C 肽，HOMA-B，HOMA-IS，以及治疗反应等。根据以上因素，将2型糖尿病分为了严重自身免疫性糖尿病（SAID），严重胰岛素缺乏糖尿病（SIDD），严重胰岛素抵抗糖尿病（SIRD），中度肥胖相关糖尿病（MOD），中度年龄相关糖尿病（MARD）五个亚类别。同时，Leif Groop教授还结合相关研究介绍了上述不同亚型之间基因型的异同，在其他种族中的分类情况，建立临床决策支持系统的需求等。

澳门科技大学张康教授谈到，人工智能可快速审核大量数据，在疾病诊断、健康管理方面具有革命性潜力。张教授举例介绍了其团队建立的基于深度学习框架的诊断工具，可用于筛查视网膜病变患者，经过进一步迁移学习，该工具还可用于儿童疾病分类，其诊断准确率高，诊断效率更是优于“人类医生”。具体到糖尿病领域，我国糖尿病患病人数已超过1亿，每10个成年人中就有1个患有糖尿病，1/3约3700万糖尿病患者受糖尿病视网膜病变（DR）困扰，其中又有1/3 约1200 万的DR 患者面临失明风险，而早期发现、及时治疗可以防止DR 致盲。张教授认为人工智能在DR早期诊断方面大有可为，如基于深度算法模型的眼底影像人工智能系统，学习了220 万眼底照片同时结合专业医生标注，可为DR 防治提供良好的辅助诊断、分期诊断工具。