血糖阈值之外：早孕期就能分出高风险人群

GDM诊断阈值来自孕晚期，把它前移到早孕期使用时，常显得力不从心——早孕期本应是识别高血糖孕妇的关键机会窗，却缺少与之匹配的判据。一项汇总欧洲11国两个队列（DALI，n=1044；GESTDIA，n=657；2012~2019年招募）的研究[1]尝试换一种思路：不预设固定阈值，而是用数据驱动的聚类把孕妇分组。作者比较了K均值、K中心点、K原型等多种聚类方法，并以50/50训练-测试划分做内部验证；以母亲年龄、孕前体重指数（BMI）、甘油三酯以及空腹、60分钟、120分钟OGTT血糖作为输入，最终分出两个聚类。

聚类1在各项输入变量上均高于聚类2，且

糖代谢在早孕期就已较差

：口服处置指数为6.3 vs. 8.1[(mg/dl)

·(μU/ml)

<0.0001）。

这一差异延续到妊娠晚期

——聚类1的晚期GDM发生率为27.2%，聚类2为9.1%（

<0.0001）；大于胎龄儿比例25.6% vs. 18.5%（

<0.05）。即便在统计模型中调整了早孕期已诊断的GDM，聚类1的晚期GDM风险仍升高（OR 2.91，95%CI：1.82~4.68，

<0.0001）。作者据此认为，

聚类1代表一种可重复的高风险表型，以明显的胰岛素抵抗和β细胞功能受损为特征；其价值在于提供超越单一血糖分类的信息。

同一时点、另一层数据：早孕肠道菌群能否预警

同样瞄准早孕期，另一支团队换了一个数据来源。既往报道多取自孕中期、且缺少独立验证队列，早孕期肠道菌群的预测价值并不清楚。新加坡一项前瞻性多族裔妊娠队列内的巢式病例对照研究[2]纳入了149例（50例后续发生GDM、99例未发生），按年龄、族裔（华裔、马来裔、印度裔）与取样孕龄匹配。研究对妊娠第5~13周的粪便样本做鸟枪法宏基因组测序，GDM仍按IADPSG标准在第24~28周诊断。

调整后（年龄、基线BMI、族裔、收缩压）的广义线性混合模型与错误发现率校正，筛出5个菌群分类群和4个KEGG同源（KO）功能特征与GDM相关，这些特征同时与更高的血糖变异性和代谢通路扰动相伴。预测模型方面，五分类群模型的曲线下面积（AUC）为0.840（95%CI：0.774~0.901），四KO模型为0.748（95%CI：0.659~0.825），两者联合最佳，达0.855（95%CI：0.787~0.910）。在独立的S-PRESTO队列（n=214）中，有一个分类群与GDM持续相关，联合模型保持了稳健表现。作者提示，早孕期菌群改变与早期血糖、代谢变化相关，可能用于GDM的早期风险分层，但仍需更大规模前瞻性研究验证。

从母体到脐血：血糖经哪些蛋白影响出生体重

识别“谁风险高”之外，另一组工作关心的是“风险如何传递”——母亲血糖究竟经哪些生物分子影响胎儿生长。一项针对高风险南亚人群、纳入207对母子的研究[3]，用多重检测平台测得了366种心血管代谢蛋白在妊娠第24~28周母体血浆与分娩时脐血中的水平，并搭建一个跨越母亲特征、母体蛋白、脐血蛋白与出生体重四层的多层网络框架。

网络分析识别出55条把母亲代谢特征与出生体重连起来的通路（孕前BMI相关35条、血糖特征相关16条、妊娠期体重增长相关4条）。就血糖而言，母体IGFBP2是主要的上游节点：空腹血糖每升高1 mmol/L，母体IGFBP2下降0.75个归一化蛋白表达（NPX）（P=0.008）；IGFBP2越低，脐血瘦素越高（P=1.7×10-5）；脐血瘦素越高，出生体重越高（每升高1个NPX对应0.30个标准差，P=6.3×10-11）。脐血SDC1与SSC4D为次要节点，与母体IGFBP2及出生体重也相关。相比之下，孕前BMI关联的通路更广，涉及IGFBP1/IGFBP2降低与IL-6等炎症蛋白升高，并经DLK1、ROR1、EPHB4、ADGRG2等发挥作用。作者据此提出，母亲血糖经有限的一组母体介导因子（以IGFBP2为主）影响胎儿生长，而母亲BMI关联的蛋白特征更宽。

餐桌上的一根杠杆：孕期低碳水化合物到底低到多少

机制之外，孕期饮食是一个可即时调整的变量，但“低碳”到什么程度、会不会影响胎儿，国际上尚无定论——有机构建议碳水化合物摄入超过175 g/d以保障胎盘功能，也有机构用低于120 g/d的限制来降低高血糖。一项来自GDM饮食干预试验（DiGest）的分析[4]，在随机分组前的基线纳入215例完成膳食评估的女性，同时结合盲态持续葡萄糖监测（CGM）：其中标准（>175 g/d）、低（120~175 g/d）、极低（<120 g/d）摄入分别占30.7%、34.4%和34.9%。

低碳与极低碳摄入者总体能量、膳食纤维、维生素B与E以及矿物质更少，而蛋白质与脂肪的比例更高。就结局看，摄入低于120 g/d与CGM高于目标范围时间（TAR）下降6.8%相关（95%CI：−13.4~−0.2，P=0.044），并与出生体重下降9.6个百分位相关（95%CI：−18.7~−0.6，P=0.037），但大于或小于胎龄儿比例并无差异。当低碳仅表现为占总能量比例低于35%、而没有能量限制时，TAR同样下降，出生体重却未见改变。作者的判断较为审慎：极低碳摄入看似安全并改善血糖，但需留意微量营养素与纤维是否充足；出生体重的下降只在合并能量限制时才出现。

9个月之前：受孕前把育龄T2DM的血糖控好

妊娠期的风险，有些在受孕之前就已埋下。T2DM女性的流产与围生期死亡风险明显升高，把HbA1c降到≤43 mmol/mol对减少这些风险很重要，也有助于受孕后顺利过渡到胰岛素。一项基于英国常规初级保健数据的研究[5]，纳入18~45岁、在二甲双胍之后启动SGLT2抑制剂、GLP-1受体激动剂、DPP-4抑制剂、磺脲类或噻唑烷二酮（TZD）的T2DM女性（已排除使用胰岛素者，截至2023年12月）。在13 002次治疗启动中（平均年龄39岁、HbA1c 75.0 mmol/mol、BMI 36.6 kg/m2），各类药物的12个月平均降糖幅度差异明显：SGLT2i最大（−12.3 mmol/mol），其后为TZD（−9.4 mmol/mol）、GLP-1受体激动剂（−9.2 mmol/mol）、磺脲类（−7.5 mmol/mol），DPP-4抑制剂最小（−4.1 mmol/mol）。

作者套用一个经验证的精准医学模型，用常规临床特征预测个体对不同药物的反应：模型预测与实测之间校准良好，但实际处方中仅17.2%与模型建议一致。在匹配分析中，与模型一致的处方比不一致者多降HbA1c约6.0 mmol/mol（95%CI：5.1~6.9）；模型认为对多数女性而言，SGLT2抑制剂（51%）与GLP-1受体激动剂（39%）较为合适。同为GLP-1类药物，口服司美格鲁肽的降幅与较早的同类药相近（8.9 mmol/mol），而皮下剂型降幅明显更大（18.2 mmol/mol）。由于多数早发T2DM女性怀孕时并未接受专科孕前保健，作者认为在受孕前更普遍地采用精准选药，有望改善受孕时的血糖水平。

9个月之后：有过GDM史，日后发病可能更早

产后这一端，关注点转向长期转归。既往GDM女性日后发生T2DM的风险较高，但其发病早晚、病情轻重如何，缺少直接比较。丹麦DD2队列（患者在确诊2年内入组）[6]纳入了曾有妊娠史的女性2865例，其中有GDM史173例、无GDM史2692例。结果发现，有GDM史者确诊T2DM早10年以上（中位年龄43.5 vs. 56.3岁，P<0.001），其中约40%在40岁前发病，而无GDM史者这一比例约6%。

入组时，有GDM史者接受胰岛素治疗的比例高出约1倍（10.4% vs. 5.2%，P<0.01），空腹血清C肽较低（中位1068 vs. 1195 pmol/L，P<0.05）；而BMI、HbA1c、空腹血糖及HOMA2-B/S/IR等指标两组相近，肾病、神经病变与心血管病患病率也相仿。研究在有、无GDM史者之间观察到视网膜病变患病率的统计学差异（P<0.05），但因病例数过少，尚不足以判断其临床意义。作者据此提出，有GDM史者的T2DM可能呈现一种发病更早、更依赖胰岛素、潜在更需关注的表型，支持对这类人群加强监测与随访。

把这几项工作合在一起看，得到的不是某项可立即改写的实践规则，而是一批更靠前的识别线索、更具体的生物学节点与更细的干预取舍：早孕期的聚类与菌群可能帮助提前分层，母胎蛋白提示血糖经IGFBP2等有限通路影响胎儿，孕期低碳的获益与注意点在能量是否同受限制，受孕前的精准选药与产后更早的发病则各自提示一个需要更早介入的时点。多数结论来自观察性或单队列、样本有限的分析，仍待前瞻性研究与干预试验证实。

参考文献

1. A. Piersanti, et al. Early pregnancy risk stratification beyond glucose thresholds: a clustering approach to predict adverse maternal and neonatal outcomes. EASD 2026; OP 29.

2. L.-J. Li, et al. First-trimester gut microbiome signatures predict gestational diabetes in a multi-ethnic Asian cohort. EASD 2026; OP 29.

3. M. Pigeyre, et al. Maternal and cord blood proteomic pathways linking maternal glycaemia to birth weight in a South Asian birth cohort. EASD 2026; OP 29.

4. C.L. Meek, et al. Low carbohydrate diets, nutritional adequacy, glycaemia and perinatal outcomes in women with gestational diabetes. EASD 2026; OP 29.

5. P. Cardoso, et al. Precision-guided optimisation of HbA1c in women of childbearing age with early onset type 2 diabetes. EASD 2026; OP 29.

6. M.H. Petersen, et al. Clinical characteristics of women with newly diagnosed type 2 diabetes with or without a history of gestational diabetes. EASD 2026; OP 29.

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