中大全球首證血糖波動不穩肥胖型糖尿病患者 患癌風險會增加50%

香港中文大學醫學院利用大數據研究糖尿病患者的患癌風險，首次獲得兩項重要發現。團隊發現患有糖尿病並有超重或肥胖問題的人士，倘若血糖水平波動不穩，患癌風險會增加50%；而服用血管張力素系統抑制劑（簡稱為RASi）類降血壓藥物作治療的糖尿病患者，與非使用者相比，患癌風險降低50%。研究結果已刊登於醫學期刊《The Lancet Regional Health - Western Pacific》及《EBioMedicine》。

香港中文大學醫學院。資料圖片

中大醫學院內科及藥物治療學講座教授兼香港糖尿病及肥胖症研究所主任陳重娥表示，病情控制不佳的糖尿病患者， 特别是伴隨肥胖症的情况下，體內會出現異常情況，例如低度炎症，促使癌症發生。糖尿病患者的患癌風險比非糖尿病患者可高1.3至3倍，特別是肝癌、結直腸癌、胰臟癌、乳腺癌和子宮體癌。

威爾斯親王醫院。資料圖片

中大醫學院糖尿病研究團隊利用香港糖尿病登記冊，包括威爾斯親王醫院隨訪的3萬名患者（1995-2019）和香港糖尿病數據庫（2000-2019年）400萬名曾在公立醫院或診所測量過血糖人士的實際血糖數據，以研究香港華人糖尿病及其併發症的新趨勢。在1995年至2019年期間隨訪的15,286名平均診斷年齡為50歲的糖尿病患者中，在患糖尿病20年後，有928人患上癌症，前三位最多人患上的癌症是結直腸癌、肝臟癌和乳腺癌， 共有349名患了與前次相比變化0.5%的HbA1c值的數量，並以HbA1c值總數的百分比來表示血糖控制的變異性（簡稱為HVS）。按HVS中位數47%進行分層，高HVS組和低HVS組的平均HVS分別為58%和25%。與低HVS組相比，高HVS組患任何癌症的風險高15%。與低HVS的非肥胖患者相比，高HVS的肥胖患者患任何癌症的風險高出50%，尤其是乳腺癌和肝癌。這些病人因癌症、血管和其他原因而死亡的風險也高出35-45%。

威爾斯親王醫院。資料圖片

另一項由中大醫學院藥物與治療學系研究助理教授楊愛民領導的分析中，253,491名2型糖尿病患者中，在6.3年的隨訪期間，有5.9% 的患者被診斷出患上癌症。研究小組發現，接受RASi類降血壓藥物治療的糖尿病人，比非使用者患癌風險較低。47%初次接受RASi類降血壓藥物治療的糖尿病人，與從未服用RASi 類降血壓藥物的糖尿病人相比，他們患上任何類型癌症的風險低 23%，癌症相關的死亡風險低50%。與非使用者相比，每年每 1000例RASi使用者中，可減少2.6例癌症、6.3例死亡和 2.2例因癌症而死亡的個案。與接受另一種降血壓藥物治療的患者相比，接受RASi 類降血壓藥物治療的年輕患者癌症死亡風險也較低。

研究的高級作者、中大醫學院藥物與治療學系助理教授周怡君表示，高血糖、低度炎症和脂肪細胞分泌物，會激活血管緊張素 II （Ang II）。後者是一種增加血壓並刺激細胞生長的強效激素。 RASi類降血壓藥物可降低Ang II的活性，並已被證實可降低糖尿病患者患心臟病、中風和腎衰竭的風險。團隊在香港糖尿病數據庫中發現，只有一半病人接受過這類藥物的治療。新數據顯示，此類藥物可能通過減少Ang II對癌症生長的有害影響，來降低癌症風險。研究凸顯良好糖尿病管治的重要性，定期監測以避免血糖水平的波動和肥胖，以及早期使用器官保護藥物，如RASi，以降低包括癌症在內的致命風險。這對於年輕、面臨長期病程的糖尿病患者尤其重要。

團隊首次獲得兩項重要發現。中大圖片

本港每3名65歲以上長者便有1名糖尿病患者。中大醫學院進行大數據分析，發現老年糖尿病患者因心血管疾病等原因的死亡風險，較一般人高1.5至2倍。中大成功開發一套能預測嚴重低血糖風險的機器學習模型，精確率達85%，可及早揪出高風險病人，進行預防治療。

嚴重低血糖是糖尿病患者常見急性併發症，可增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症及各種死亡風險。 研究團隊分析醫管局數據實驗室逾110萬名65歲或以上長者的數據，發現5年間，此組別長者整體死亡率下降8%，惟若罹患糖尿病，因心血管疾病或其他原因死亡的風險，仍較沒患糖尿病患者高1.5至2倍。

中大醫學院內科及藥物治療學系研究助理教授楊愛民表示，相關發現反映糖尿病增死亡風險，有必要發展助患者預防糖尿病併發症及改善病情自我管理的大型干預措施。

威院內科及藥物治療學系顧問醫生陳俊文指，本港逾80%因低血糖到急症室求診的長者需住院治療，也增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症，及各種原因死亡風險。

團隊利用2013至2018年間來自逾36萬名老年糖尿病患者共約150萬份醫療紀錄，以機器學習演算法XGBoost作基礎，開發了一套能預測出現嚴重低血糖風險的機器學習模型，涵蓋258個不同的預測指標，包括人口統計數據、患者一年內入院、診斷、用藥和恆常實驗室化驗資料，用以預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院的機會，預測精確率達85%。

領導是次研究的中大醫學院內科及藥物治療學系副教授周怡君補充，模型有望能結合本地電子病歷系統，揪出高風險的嚴重低血糖病人，及早進行預防措施，如改用降血糖反應較輕微的糖尿病藥，或調整胰島素注射時間和劑量。相關研究已在國際期刊《PLOS Medicine》及《Diabetes Research and Clinical Practice》發表。

中大團隊利用醫管局大數據，開發一套能預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型。