目的:骨质疏松(Osteoporosis,OP)是一种进展缓慢的骨代谢性疾病,在老年人中较常见,脆性骨折是骨质疏松最可怕的结果,是许多老年人群致残和致死的主要原因之一。骨质疏松发生骨折的概率在大于50岁的人群中达到了50%以上,骨质疏松骨折后1年内死于各种并发症者比例高达20%,而存活者中约50%因其致残,生活质量明显下降,同时造成了沉重的家庭、社会和经济负担。绝经和2型糖尿病做为骨质疏松发病的主要危险因素,经常共患于老年女性,伴随着近年来2型糖尿病患者不断增加,导致这部分高危人群的数量也大幅上涨。目前临床指南建议的骨质疏松初筛年龄为65岁,加之骨密度(Bone mineral density,BMD)检查设备的普遍缺乏,导致了绝大多数65岁及以下绝经早期的2型糖尿病女性不了解自身的骨质情况,增加了脆性骨折发生的风险。临床现有的一些针对一般人群骨质疏松的预测工具方法在这一类特殊人群的骨质疏松预测方面均未取得理想效果。因此,临床及流行病学筛查迫切需要对于绝经早期2型糖尿病患者,制定有针对性的骨质疏松预测模型工具。本研究旨在探讨:1)绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松的高危风险因素。2)筛选绝经早期2型糖尿病女性具有预测诊断功能的代谢组学生物标志物。3)制定针对不同应用场景,简便有效的预测绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松概率的预测模型工具。方法:本研究是以沈阳及下属共十个市辖区内居民为基础的横断面病例研究,以中国医科大学附属盛京医院为研究中心,招募年龄在50-65岁之间的绝经2年以上的2型糖尿病女性作为研究对象自愿参与项目。研究对象无重大疾病史、无特殊用药史、非糖尿病极高危或存在严重并发症,最终入组病例123例。实验设计使用收集到的调查问卷结果及血液样本,统计人口学、行为习惯指标,检测血液生化指标及代谢组学生物标志物指标作为参考变量池,采用Logistic回归多因素分析筛选研究对象发生骨质疏松的高危风险因素,共同构建应用于不同场景下的疾病风险预测模型。完整病例资料包含:一般自然信息表,FRAX骨质疏松及骨折预测量表、FI老年衰弱指数调查问卷、PSQI匹兹堡睡眠质量调查问卷、MNA微缩营养调查问卷,检验指标包含血常规、肝功能、肾功能、血清钙磷镁离子浓度、糖化血红蛋白及糖化白蛋白系列、25羟基维生素D、脂蛋白胆固醇系列、乳酸脱氢酶系列、甲功三项、乙肝五项、尿常规、便常规等,骨质疏松诊断采用双能X线吸收测定法(Dualenergy X-ray absorptiometry,DXA)。调查资料采用Epidata 3.1软件进行录入、整理和核查。对符合正态分布且方差齐性的连续性变量的组间比较采用t检验,反之采用非参数检验;离散型变量的组间比较采用卡方检验,自变量多因素分析采用logistic二元回归法,用优势比(Odds ratio,OR)与95%置信区间(95%confidence interval,95%CI)表示。代谢组学生物标志物筛选使用Agilent 1290(Agilent Technologies)超高效液相色谱仪,通过Waters ACQUITY UPLC HSS T3(2.1 mm×100mm,1.8μm)液相色谱柱对目标化合物进行色谱分离。Thermo Q Exactive Orbitrap质谱仪在控制软件(Xcalibur,版本:4.0.27,Thermo)控制下进行一级、二级质谱数据采集。使用自主编写的R程序包(内核为XCMS)进行峰识别、峰提取、峰对齐和积分等处理。预测模型构建部分将风险因素纳入Logistic回归模型进行多因素逐步向前回归分析,计算研究人群的临床特征和检验指标与骨质疏松发生率的关系。使用SPSS 25.0进行信度效度分析,其他统计方法均使用R 3.6.0进行分析。双侧检验P<0.05被认为差异具有统计学意义。结果:入组123例研究对象整体骨质疏松症发病率33.3%。通过对全部分析结果有显著意义的单因素项目,加入年龄、民族、婚姻状态、家庭收入、是否长期服用糖尿病治疗药物、家族骨折史等因素进行调整,最终多因素综合筛选出10个临床特征与检验指标。结果表明骨质疏松患者的血小板(Platelet)计数(OR=0.985,95%CI=0.975-0.996,P=0.005)、25羟基维生素D(25-(OH)-D)(OR=0.851,95%CI=0.776-0.933,P=0.001)、BMI(OR=0.296,95%CI=0.116-0.760,P=0.011)、血清钾浓度(OR=0.030,95%CI=0.004-0.242,P=0.001)、钙浓度(OR<0.001,95%CI=0.000-0.010,P=0.001)均明显低于骨质正常患者,与此相反的是前者的糖化血红蛋白浓度(OR=1.396,95%CI=1.084-1.797,P=0.010)、总胆红素(TBil)浓度(OR=1.283,95%CI=1.120-1.469,P<0.001)、γ-谷氨酰胺转移酶浓度(OR=1.026,95%CI=1.010-1.043,P=0.001)均明显高于后者(全部P<0.05)。FI-70衰弱指数超过或等于0.25(量化为衰弱人群)的研究对象患骨质疏松的概率明显高于衰弱指数低于0.25的研究对象(OR=3.266,95%CI=1.318-8.091,P=0.011);充足运动活动的研究对象患骨质疏松的概率明显低于缺乏运动活动的研究对象(OR=0.365,95%CI=0.138-0.963,P=0.042)。其余特征因素均未显示显著统计学差异。通过对30例绝经早期2型糖尿病女性血清样本进行骨质疏松代谢组学生物标志物筛选得到新蝶呤(Neopterin)作为本研究模型预测因子。选取另55例研究对象血清样本,通过酶联免疫吸附试验(ELISA)对新碟呤、骨代谢标志物骨钙素(osteocalcin,OC)、糖化血红蛋白、糖尿病疾病程度水平指标脂联素(Adiponectin/ADPN)进行了交叉验证实验。结果证明新碟呤是有效的绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测生物标志物。第三部分通过整合前两部分筛选出的有效预测变量,构建并验证了适合不同场景应用的绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测模型1)社区筛查应用的绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测模型:Logit(P)=7.748-0.358×(BMI)+1.511×(FI-70)-1.489×(文化程度)-0.954×(运动),预测模型的ROC曲线下面积为0.823,特异度为72.0%,灵敏度为85.4%。2)临床筛查应用的绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测模型:Logit(P)=1.109-0.076×(25羟基维生素D)-0.011×(Platelet)+0.165×(TBil),预测模型的ROC曲线下面积为0.778,特异度为80.5%,灵敏度为68.3%。3)临床筛查应用(包含Neopterin)的绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测模型:Logit(P)=-6.330-0.142×(25羟基维生素D)+0.959×(Neopterin)+0.187×(TBil),预测模型的ROC曲线下面积为0.917,特异度为95.1%,灵敏度为82.9%。4)精准绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测模型:Logit(P)=40.735-0.678×(BMI)-0.225×(25羟基维生素D)-13.906×(钙浓度)+0.173×(TBil)+1.136×(Neopterin),预测模型的ROC曲线下面积为0.967,特异度为93.9%,灵敏度为87.8%。结论:1.临床特征与检验指标多因素综合分析结果表明,绝经早期2型糖尿病女性中,其BMI、钙浓度、血小板计数、血清钾浓度、25羟基维生素D较低,而糖化血红蛋白浓度、总胆红素浓度、γ-谷氨酰胺转移酶浓度较高将明显增加骨质疏松的发病风险。FI-70衰弱指数超过0.25、缺乏运动性体育活动是发生骨质疏松的高危因素。2.代谢组学生物标志物新碟呤(Neopterin)是绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松预测诊断的有效指标。3.应用于不同场景的骨质疏松预测模型及评分列线图均得到了较高的预测能力,为临床和流行病学筛查绝经早期2型糖尿病女性骨质疏松提供了重要的应用工具参考。