前糖尿病および2型糖尿病の予測のための単純なOGTTベースのベータ細胞機能指数の差別的能力：CODAM研究

目的/仮説：高血糖クランプ技術と頻繁にサンプリングされたIVGTTは、大きなコホートのベータ細胞機能（BCF）を評価するのに適していない技術です。したがって、この研究の目的は、前糖尿病の予測（空腹時グルコース障害および/または障害のあるグルコース耐性を意味する）および2型糖尿病の予測のための単純なOGTTベースのBCFインデックスの差別的能力を​​評価することでした。 方法：グルコース代謝状態は、ベースライン（n = 476、平均年齢59.2歳、女性38.7％）で2時間75 gのOGTTによって評価され、糖尿病およびアテローム性動脈硬化症Maastricht（CODAM）研究（1999年から2009年）のコホートで7年間の追跡（n = 416）によって評価されました。OGTT中のベースラインプラズマグルコース、インスリンおよびC-ペプチド値を使用して、BCFの21の単純な指標を計算しました。最良の差別的能力を​​備えたBCFインデックスについて、一般的なレベルのインスリン抵抗性を補うために、気質指数（BCFインデックス×Matsudaインデックス）が計算されました。BCFインデックスの識別能力は、入射前糖尿病（n = 73）または2型糖尿病の結果（それぞれn = 60お​​よびn = 18症例、非糖尿病患者の個人）の結果を持つ受信機動作特性曲線（ROC AUC）の下の領域によって推定されました。 結果：入射前（n = 73）の場合、すべてのROC AUCSは70％未満でしたが、入射2型糖尿病、I30/I0、CP30/CP0、ΔI30/ΔG30、ΔCP30/ΔG30（CPおよびGは、インスリン、CPEPTIDE、CEPTIDEのプラズマ濃度です。30分でのインスリン反応には、ROC AUCSが70％を超えていました。ベースラインの非糖尿病患者では、気質指数Δi30/ΔG30、ΔCP30/ΔG30、および30分でのインスリン応答を修正したのは、入射2型糖尿病について80％以上のROC AUCSを有していました。さらに、これらのBCF処分指数は、松田指数だけよりも、入射2型糖尿病の差別的能力が大幅に優れていました。 結論/解釈：初期段階のインスリン分泌を反映するBCF指数は、糖尿病と2型糖尿病を発症する個人を区別する最良の能力を持っています。これらのうち、しばしばCペプチド原性指数と呼ばれるΔCP30/ΔG30は、一貫してうまく機能しました。

AIMS/HYPOTHESIS: The hyperglycaemic clamp technique and the frequently sampled IVGTT are unsuitable techniques to assess beta cell function (BCF) in large cohorts. Therefore, the aim of this study was to evaluate the discriminatory ability of simple OGTT-based BCF indices for prediction of prediabetes (meaning impaired fasting glucose and/or impaired glucose tolerance) and type 2 diabetes. METHODS: Glucose metabolism status was assessed by 2 h 75 g OGTT at baseline (n = 476, mean age 59.2 years, 38.7% women) and after 7 years of follow-up (n = 416) in the Cohort on Diabetes and Atherosclerosis Maastricht (CODAM) study (1999-2009). Baseline plasma glucose, insulin and C-peptide values during OGTTs were used to calculate 21 simple indices of BCF. Disposition indices (BCF index × Matsuda index), to compensate for the prevailing level of insulin resistance, were calculated for the BCF indices with the best discriminatory abilities. The discriminatory ability of the BCF indices was estimated by the area under the receiver operating characteristics curve (ROC AUC) with an outcome of incident prediabetes (n = 73) or type 2 diabetes (n = 60 and n = 18 cases, respectively, in individuals who were non-diabetic or had normal glucose metabolism at baseline). RESULTS: For incident prediabetes (n = 73), all ROC AUCs were less than 70%, whereas for incident type 2 diabetes, I30/I0, CP30/CP0, ΔI30/ΔG30, ΔCP30/ΔG30 (where I, CP and G are the plasma concentrations of insulin, C-peptide and glucose, respectively, at the times indicated), and corrected insulin response at 30 min had ROC AUCs over 70%. In at-baseline non-diabetic individuals, disposition indices ΔI30/ΔG30, ΔCP30/ΔG30 and corrected insulin response at 30 min had ROC AUCs of over 80% for incident type 2 diabetes. Moreover, these BCF disposition indices had significantly better discriminatory abilities for incident type 2 diabetes than the Matsuda index alone. CONCLUSIONS/INTERPRETATION: BCF indices reflecting early-phase insulin secretion have the best ability to discriminate individuals who will develop prediabetes and type 2 diabetes. Of these, ΔCP30/ΔG30, often referred to as the C-peptidogenic index, performed consistently well.