研究人员使用数据挖掘来了解更多关于不寻常的糖尿病病例

正在进行的研究和治疗糖尿病,通常关注疾病的两种形式,主导公众意识。1型更强的遗传因素,生活需要胰岛素治疗;2型常与肥胖和缺乏锻炼导致胰岛素抵抗。2型通常发生在成年并不是与1型胰岛素生产的损失。

但另一个a型血人范围的认识很少糖尿病归类为“非典型”是获得更大的关注,由于罕见的和非典型糖尿病网络(辐射),团队领导的普遍服务基金健康、贝勒医学院、芝加哥大学和麻省总医院。

普遍服务基金卫生研究者的一项新研究博士杰弗里•Krischer普遍服务基金糖尿病和内分泌学中心主任和普遍服务基金卫生信息学研究所博士Hemang帕里克说,在生物信息学和生物统计学副教授卫生信息学研究所最近发表的临床内分泌学与代谢杂志》上Ashok Balasubramanyam博士合作的医学教授,内分泌,糖尿病和新陈代谢贝勒,玛丽亚雷东多博士,儿科教授贝勒,糖尿病和内分泌学和克里斯蒂Hampe博士,华盛顿大学的。ob体育开户网址这项研究侧重于数据挖掘的框架,用于识别表型典型糖尿病。

“除了1型和2型糖尿病,有一系列的典型形式的糖尿病影响的人不能以同样的方式分类,”帕里克说。“有些时候,这些孩子和成年人误诊和接收不同的比他们应该得到治疗。”

一种非典型diabetes-monogenic-is由于单个基因突变。另一种类型的结果一群遗传疾病,可以伴随线粒体疾病。另一个特点是病人出现2型糖尿病,然而现在糖尿病酮症酸中毒并发症,认为只出现在1型糖尿病患者。另一个影响脂肪的方式存储。

新论文进一步的研究这些疾病的罕见形式,造成病人的症状和健康挑战不同于那些1型和2型。数据的分析是通过复杂的过程进行mining-digging通过数据发现隐藏的模式。

帕瑞克豪和他的团队开发了一个数据挖掘系统程序的一部分称为DiscoverAD发现非典型糖尿病(短)。从本质上讲,DiscoverAD依赖于一个两步滤波流程将首先排除参与者满足定义的典型的1型糖尿病和2型糖尿病,然后包括参与者与某些预先确定典型糖尿病特征。

“这是紧随其后的是健壮的分析发现小说中的典型糖尿病(广告)表型筛选组,”卡桑德拉说Remedios硕士在生物信息学研究助理卫生信息学研究所。“我们开发DiscoverAD允许灵活性和效率,因此它可以适用于各种临床设置不同类型的大样本数据集。”

在这项研究中,两组不同的糖尿病患者进行调查。第一组由西班牙裔参与者患有糖尿病的西班牙裔群体的卡梅伦县领导的研究人员与德州大学健康科学中心。第二组由758多儿童在得克萨斯州儿童医院注册最近诊断为1型糖尿病(TCHRNO-1)研究。由于大型队列数据集,一个手动审查确定和集群典型糖尿病的表型是非常耗时的,帕里克说解释道。

的研究作为辐射的一部分,这是由大学、医院和诊所在美国。贝勒和芝加哥大学的国家中心的财团和普遍服务基金作为整个网络的数据协调中心。

“这项工作展示了典型的高患病率在不同形式的糖尿病人群。DiscoverAD工具是一个创新和实用的工具来识别这类患者在不同的数据集。我相信这可能是发展的基础标准,临床医生可以用来诊断糖尿病患者更准确和更精确地对待他们,”Balasubramanyam说。

全国典型糖尿病患者治疗,但经常是孤立的,个案,这使得它很难积累基础知识的提供者和病人受益。辐射地址挑战通过创建一个集中式的数据、信息和非的目标导致更有效的诊断和更好的治疗计划。

“我们在我们的研究中发现,非典型病例相当high-comprising约5%至11%的糖尿病诊断,”帕里克说。“我们还发现,许多人可能会被误诊为1型或2型糖尿病。”

非典型糖尿病治疗的一项关键指标,似乎没有工作。例如,一些糖尿病患者可能很快就开始减肥,令人费解。其他人可能会看到血糖水平居高不下,尽管接受胰岛素。

“如果一个人没有响应的方式,这可能是一个迹象,”帕里克说。

几百名受试者参与了辐射研究更好地理解非典型糖尿病通过数据挖掘。

“这不仅展示个性化医疗的潜力,但还分析定义可计算的表型数据挖掘可以推广到许多情况下,“Krischer说,谁还持有普遍服务基金健康赋予椅子在糖尿病研究。