中文摘要：

本课题瞄准代谢组学研究对新技术、新方法的需求，围绕基于代谢组学的2型糖尿病高危人群风险评估过程中的重点难点问题，在原有研究的基础上，以二维液相色谱-多级质谱联用（2-D LC/MS/MS）和气相色谱-质谱联用（GC/MS）技术为分析手段，发展高通量、高灵敏的血浆代谢组并行分析技术体系，在获取高信息量代谢指纹图谱的基础上，着重强调量的概念，将指纹谱与定量优势互补，更清晰、全面、准确的反映研究对象的动态变化情况。同时，针对代谢组学产生的高维复杂数据体系，进一步开发新型有效的特征变量筛选和多类分类模式识别算法，为代谢组学研究中生物标记物的筛选和模型建立等提供技术支撑。以上工作将建立基于血浆代谢组的2型糖尿病高危人群风险评估模式，为2型糖尿病的预防和干预提供新的手段。同时，使代谢组学研究方法得到进一步的完善和发展，为其在研究中的应用提供更有力的保障。

结论摘要：

2型糖尿病是一种多病因的复杂的代谢性疾病。目前，我国糖尿病的患病率正呈快速上升的趋势，成为继心脑血管疾病、肿瘤之后另一个严重危害人民健康的慢性非传染性疾病。然而，近年来的多项调查均表明，无论是欧美发达国家还是发展中国家，如中国，糖尿病的控制状况均不容乐观。在前期研究的基础上，我们提出了建立基于代谢组学的2型糖尿病高危人群风险评估的方法，并围绕其中的重点难点问题，在分析实验方法学和化学计量学新算法开发两方面开展了多项研究。在本基金的资助下，我们建立了基于GC-MS和LC-QTOF-MS平台的血浆中多类代谢物同时分析测定的方法，并将这些方法推广至血清、尿液等生物样本的分析检测中。同时，围绕代谢组学数据前处理、分类和变量筛选等问题，开发了一系列化学计量学新算法，如多尺度谱峰校准方法、基于随机森林的多类分类算法、变量空间迭代收缩方法、基于随机变量组合的变量重要性分析方法等。并在代谢物的质谱定性方面开展了一些探索性的研究工作。在这些方法建立的基础上，我们针对2型糖尿病的多个风险指标（如腹型肥胖、脂代谢紊乱、血压紊乱等），细胞能量传导器5-腺苷酸活化蛋白激酶AMPK与2型糖尿病之间的关系，2型糖尿病并发心血管类疾病的危险因素开展研究。研究结果表明，腹型肥胖、脂代谢紊乱、血压紊乱、AMPK信号传导系统的异常等均是2型糖尿病的高危风险指标。我们在研究中发现，这些风险指标的变化与代谢水平的波动与变化是紧密相关的。风险指标异常的出现也伴随着代谢生物标记物的紊乱。我们建议，2型糖尿病的预防不仅应该注意控制血糖的变化，还应关注这些风险指标相关的代谢紊乱。