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用常規臨床資料預測糖尿病用藥最佳選擇

黃峻偉

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第二型糖尿病的治療選擇越來越多，但如何依據個別病人的特徵，選擇最能有效控制血糖、並延緩併發症的藥物，仍是臨床上未解的重要問題。本篇2025年發表於《Lancet》的研究，利用來自英國超過21萬筆糖尿病病人資料，發展並驗證一套預測五大類降糖藥（DPP-4抑制劑、GLP1受體促效劑、SGLT2抑制劑、SU類、TZD）治療效果的模型。該模型僅需九項常規臨床資料，即可預測各藥物於病人身上12個月後的醣化血色素結果，並提供最佳用藥建議，改善病患預後。

研究設計

此模型基於英國臨床實務研究資料庫（CPRD Aurum），納入2004至2020年間18~79歲，初次使用五大類口服或針劑降糖藥物的T2D患者資料。排除項目包括作為一線治療使用、使用胰島素、腎病末期等。模型以12個月後未更換藥物下的醣化血色素作為主要結局。

研究納入九項預測變項：年齡、糖尿病病程、性別、基線醣化血色素、BMI、eGFR、HDL、總膽固醇與ALT。並以迴歸模型預測病人在每種藥物下的12個月醣化血色素變化，選擇預測醣化血色素最低者作為最佳藥物。模型發展後，使用另一地區資料與不同時間點資料進行地區性與時間性驗證，並於三個臨床試驗資料集中進行外部驗證。

研究結果

  1. 模型建立與驗證樣本：
    • 模型建立樣本：100,107筆處方資料
    • 驗證樣本（CPRD）：112,059筆處方
    • 驗證樣本（臨床試驗）：TriMaster三交叉試驗、兩項對照試驗
  2. 主要發現：
    • 模型預測的12個月醣化血色素與實際觀察值高度一致
    • 在模型建議下，病人12個月後醣化血色素平均降低5.1~5.3 mmol/mol （約為0.46~0.48%）
    • 若全數處方皆依模型建議，預期可使整體醣化血色素平均下降4.3 mmol/mol（約為0.39%）
  3. 長期效果（CPRD中5年追蹤）：
    • 血糖惡化風險：模型一致組較非一致組低（aHR 0.62）
    • MACE-HF風險：下降15%（aHR 0.85）
    • 腎病進展：下降29%（aHR 0.71）
    • 微血管併發症：下降14%（aHR 0.86）
    • 死亡率無顯著差異
  4. 模型建議使用藥物比率：
    • 實務上僅15.2%處方符合最佳藥物建議
    • 若只看近年（2019年後），亦僅達17.8%
    • GLP1受體促效劑為最多被建議的最佳藥物（33.4%），其次為SGLT2i（28.9%）與SU類（27.6%）

討論

這項研究為第一個同時比較五種常用第二線降糖藥的療效預測模型，且只需常規臨床資料即可應用。該模型提供以下幾項臨床應用價值：

  1. 個別化選藥：依據病患資料可直接提供建議藥物，提升治療效果。
  2. 延緩血糖惡化：使用最佳藥物者五年內血糖控制穩定時間顯著延長。
  3. 併發症減少：最佳用藥者不只醣化血色素改善，亦可降低心腎併發症風險。

此外，研究亦指出性別與藥效差異明顯，GLP1受體促效劑在女性族群中特別有效；SGLT2抑制劑則於eGFR高、醣化血色素高者效果更佳；而TZD在BMI高者與女性中有較佳反應。

在台灣，除GLP1受體促效劑有嚴格健保給付規範外，其餘藥物多已納入健保且開藥條件相對寬鬆。透過此模型，臨床醫師可：

  1. 使用九項門診方便取得的資料（年齡、病程、醣化血色素、BMI、eGFR、HDL、總膽固醇、ALT、性別）預估病人使用何種藥物效果最佳
  2. 在無法一次性進行複雜精準醫療分類時，提供實用的第二線選藥依據
  3. 輔助保險審查與病人衛教溝通，提升用藥依從性與療效

但是要注意的是，這個模型是基於英國病人的資料庫基礎，亞洲人種比例與台灣的病人不一致，且使用的藥物部分，GLP1受體促效劑缺乏新的Semaglutide和Tirzepatide，SU類藥物類缺乏Glimepiride這個常用的藥物。另外，這個研究的目的是以12個月後的醣化血色素作為治療目標，與這幾年治療指引，先考慮器官保護再考慮血糖治療的大方向也有差異。因此將這個研究結果應用到臨床時，需注意這些差異。

今年4月份在泰國曼谷舉辦的國際糖尿病聯盟（IDF）世界糖尿病會議（Wolrd Diabetes Congress）上，在4月10日的議程，本篇第一作者John Dennis擔任「Can clinical phenotypes guide selection of type 2 diabetes treatment?」課程的講師，講述他們在過去利用CPRD資料建立相關研究成果的過程，包括曾經發表的論文，以及最後這篇論文的相關資料。在會議上，John Dennis也分享研究成果。各位可以點擊以下的連結，輸入病人資料來練習

A 5-drug class model to predict optimal glucose-lowering therapy in T2D

結論

本研究成功建立一套僅使用常規臨床資料的五藥類模型，可有效預測T2D病人最佳的降糖藥物選擇。實際應用下，若病人使用模型建議藥物，可提升12個月醣化血色素控制幅度，並顯著降低五年內血糖惡化、心腎與微血管併發症風險。此模型實用性高、成本低，適合各國臨床應用，建議未來納入糖尿病照護指引或健保決策工具。

參考資料

  1. A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study.
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