2015年10月29日，星期四（健康日新闻）-一项新研究表明，常规地从数百万患者中收集的医学数据可用于检测慢性疾病（如2型糖尿病）中以前看不见的模式。
结果，研究人员说，他们通过梳理超过11,000名患者的健康记录，已经识别出3个不同的2型糖尿病亚组。
资深研究作者乔尔·杜德利（Joel Dudley）说，每个亚组都面临与2型糖尿病相关的独特健康问题，并具有共同的遗传特征，可以解释这些挑战。达德利（Dudley）是纽约市西奈山医学院（Mount Sinai School of Medicine）的生物医学信息学总监兼遗传学和基因组科学助理教授。
达德利说：“不仅临床数据告诉我们这些是有意义的人群，而且遗传学还指出了解释这些临床特征差异的潜在生物学因素。”
数据分析确定的三个亚型包括一组，由最年轻和最肥胖的患者组成，这些患者更容易患肾脏疾病和失明，以及一组患癌症和心脏病风险最高的人群。另一类人群往往患有许多不同的健康问题，包括心脏病，精神疾病，过敏和艾滋病毒感染。
基于这些分组，医生可能会建议对某些患者进行更积极的癌症监测，同时为其他患者开处方有益心脏的药物和生活方式的改变，达德利说。
该研究结果于10月28日发表在《科学转化医学》杂志上。
但是，并非所有专家都对这种数据挖掘方法感到惊讶。美国糖尿病协会首席科学和医学官罗伯特·拉特纳（Robert Ratner）博士说，假设大量数据将提供更多的清晰度，这是“他们研究的重大飞跃”。
拉特纳说：“我不同意他们的观点，即了解多种不同形式的糖尿病至关重要。”“直率地说，我不确定这种分析是否会做出很大贡献。”
同样，研究作者自己也承认他们的患者样本相对较小。
研究人员从西奈山（Mount Sinai）的11,210名患者的电子健康数据开始，其中2,551名患者被诊断出患有2型糖尿病。数据包括全血样本和遗传分析。
然后，研究团队创建了一张地图，根据血液检查中的数字将患者分组。
杜德利说：“这几乎就像建立一个社交网络一样，因为人们共享相同的朋友或相同的兴趣而将人们联系在一起，只是在这种情况下，血液检测结果类似。”
在绘制地图之后，研究人员寻找2型糖尿病患者，以查看他们是否基于任何共同特征聚集在一起。这一步骤揭示了三个亚组，当研究人员将遗传数据考虑在内时，他们发现这些组具有共同的遗传特征，使他们容易患上常见疾病，例如癌症或心脏病。
达德利说，通过采用这种方法，任何人都可以将任何慢性疾病分解为多个亚组，从而更有效地治疗患者。
他预计，鉴于基因检测的价格越来越便宜，而且在不久的将来，使用这种“大数据”将变得越来越普遍，而且医生必须转而使用电子健康记录来捕获患者信息，这是理所当然的事情。
达德利说：“随着基因测序成本的下降，我们看到了遗传数据收集的增加。”“越能显示出遗传学在医学研究中的作用，这种个性化医学的采用速度就会越快。”
但是拉特纳质疑这种方法的用处。他说，通过将数百万种组合放在一起，研究人员将发现有很多患者遇到共同的问题，但这“很可能会使您陷入很多盲区”。
拉特纳说：“有太多的协会，所以你不能调查所有的协会。”“我不确定这种shot弹枪方法是否真的有帮助。您需要针对2型糖尿病的遗传学和生理学进行重点检查。”
