东京大学的研究人员在人群规模上证明，胰岛素抵抗是 12 种癌症的危险因素。这项研究于 2 月 15 日发表在《自然通讯》上，将机器学习工具应用于英国生物银行约 50 万参与者的数据。
该工具称为 AI-IR（人工智能衍生的胰岛素抵抗），使用在常规健康检查期间收集的九个标准临床参数来预测胰岛素抵抗。直接测量通常需要仅在高级糖尿病诊所才能进行的专门测试，使得大规模评估不切实际。该模型将这些参数组合成一个指标，以检测体重指数 (BMI) 无法单独解释的胰岛素抵抗。临床医生经常使用 BMI 作为指标，但它会产生假阳性和假阴性：一些肥胖者保持代谢健康，而另一些 BMI 正常的人则出现胰岛素抵抗。
AI-IR 在预测糖尿病发病率方面优于 BMI、代谢综合征标准和其他既定标志物。在使用来自美国和台湾的独立队列进行验证时，与直接测量的胰岛素抵抗相比，该工具实现了强大的预测性能。
研究人员将 AI-IR 应用于英国生物银行人群，发现与检测结果呈阴性的参与者相比，被分类为 AI-IR 阳性但没有糖尿病的参与者仍面临较高的癌症风险。领导这项研究的东京大学医院研究员 Yuta Hiraike 表示：“虽然有人提出胰岛素抵抗与癌症之间可能存在联系，但由于在临床上评估胰岛素抵抗很困难，大规模证据有限。” “但通过 AI-IR，我们提供了第一个人口规模的证据，证明胰岛素抵抗是癌症的危险因素。”
由于输入来自标准健康检查，该工具可以广泛筛查糖尿病、心血管疾病和癌症，而无需专门的诊所就诊。该团队目前正在研究遗传差异如何影响胰岛素抵抗相关的癌症风险，旨在将大规模人类数据与分子生物学联系起来，以制定克服胰岛素抵抗的策略。
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