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專研治腸病糖尿 中大醫學院兩教授奪裘槎獎

社會事

專研治腸病糖尿 中大醫學院兩教授奪裘槎獎
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專研治腸病糖尿 中大醫學院兩教授奪裘槎獎

2019年12月19日 11:35 最後更新:11:59

研究首要目標是能夠讓糖尿病患者接受更精準的治療,提升治理成效。

香港中文大學醫學院內科及藥物治療學系內分泌及糖尿科主任馬青雲教授和腸胃及肝臟科教授兼腸道微生物群研究中心副主任黃秀娟教授,獲裘槎基金會頒授「裘槎優秀醫學科研者獎2020」,以表彰其卓越醫學科研成就和栽培新一代年青醫學科學家的貢獻。

中大內科及藥物治療學系內分泌及糖尿科主任馬青雲教授(右)和腸胃及肝臟科教授兼腸道微生物群研究中心副主任黃秀娟教授(左)。 中大圖片

中大內科及藥物治療學系內分泌及糖尿科主任馬青雲教授(右)和腸胃及肝臟科教授兼腸道微生物群研究中心副主任黃秀娟教授(左)。 中大圖片

馬青雲教授為內分泌、糖尿及代謝科的專家,於2008年加入中大,近20年來一直專注研究糖尿病及其併發症。他的研究旨在增加大眾對糖尿病及相關併發症的流行病學理解,並將其轉化為治理方案,改善對糖尿病人的護理。他的研究團隊曾運用香港糖尿病登記冊等相關數據庫進行大型隊列研究,以鑑定與二型糖尿病及其併發症相關的基因組和其他新的生物標記。馬教授去年亦於醫學期刊《Kidney International》發表就糖尿病患者腎功能衰退模式的相關發現,目前正就糖尿病腎病開展史上其中一個最大型的基因組研究,以改善華人糖尿病腎病的預測,並尋找更好的診斷及治療方案。

在裘槎基金會的支持下,馬教授期望利用現存的大型多組學、臨床數據,以及隊列研究進行獨立驗證,開發多基因風險評分工具,協助臨床預測糖尿病併發症和治療結果。他亦將開發運算法以分類糖尿病患者及篩選治療方案。研究的首要目標是能夠讓糖尿病患者接受更精準的治療,提升治理成效。

馬教授曾於國際學術期刊發表超過280篇論文,並獲頒多個獎項,包括香港十大傑出青年,及歐洲糖尿病研究協會授予「Albert Renold獎學金」等。

糖尿病是一種常見疾病,影響全球超過10%人口,患者承受不同程度的併發症風險,令身體不同器官出現問題。

黃秀娟教授為腸胃科專家,同為享譽國際的科研學者,於2010年加入中大。她的研究集中在炎症性腸病,包括正在亞洲以至全球愈趨普遍的克隆氏症,此症影響患者終生的腸道功能,多發病於兒童至剛成年階段。黃教授於2010年率先成立「亞太區克隆氏症與結腸炎流行病學研究小組(簡稱ACCESS)」,追蹤亞太區超過15個國家數以千名炎症性腸病新症。其研究顯示炎症性腸病是由患者對腸道微生物產生異常免疫反應的相互作用所驅動。

黃教授的研究團隊最近證實,一種被視為帶有致病性的微生物「變形桿菌」於克隆氏症患者間流行。她期望透過進一步研究新發現的病菌,開發可根治和預防克隆氏症的方法。在裘槎基金會的慷慨支持下,團隊將利用現存的生物資料庫,研究變形桿菌的特徵及如何成為病原體。研究項目將為克隆氏症患者開發新的預防途徑或藥物治療方向,冀透過調節腸道微生物以助減輕病情。她於2017年建立亞洲首間「微生物移植及研究中心」,以協助開發個人化的腸道微生物群療法。

現時本港有5000至7000宗炎症性腸病個案,當中約有一半屬克隆氏症。60-70%克隆氏症患者年齡介乎15至35歲,多數於20-30歲發病,有些年紀只有6歲。

黃教授在克隆氏症的研究成果揚威國際,於國際學術期刊發表超過200篇同行評議論文,包括《自然—遺傳學》(Nature Genetics)、《刺針》(The Lancet)醫學期刊等。

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中大團隊以大數據開發機器學習模型 預測老年糖尿病患者患嚴重低血糖風險

2024年04月18日 15:33 最後更新:15:33

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。

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。

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