★★
臨床データを用いた2型DM治療薬の最適化
Dennis JM, Young KG, Cardoso P, Güdemann LM, McGovern AP, Farmer A, Holman RR, Sattar N, McKinley TJ, Pearson ER, Jones AG, Shields BM, Hattersley AT; MASTERMIND Consortium. A five-drug class model using routinely available clinical features to optimise prescribing in type 2 diabetes: a prediction model development and validation study. Lancet. 2025 Mar 1;405(10480):701-714. doi: 10.1016/S0140-6736(24)02617-5. Epub 2025 Feb 25. PMID: 40020703.
25/3/1
Lancet
観察研究
9つの臨床データ（年齢、糖尿病罹病期間、性別、HbA1c、BMI、eGFR、HDL、T-chol、ALT）から、1年後A1c低下をアウトカムとした最適な1剤を選択（18～79歳の2型DM約10万人）
検証コホート5年間において、
最適な1剤を選択した群 vs 対照群 PSマッチで、
血糖目標未達成 aHR 0.62 [0.59–0.64]
MACE-HFは aHR 0.85 [0.76–0.95]
腎機能低下は aHR 0.71 [0.64–0.79]と
細小血管合併症 aHR 0.86 [0.78–0.96] とリスク低下あり
ただ全死亡リスクは aHR 0.95 [0.83–1.09]であり、もともとがA1c低下をアウトカムとしているためSUが高評価されてしまったのかも???
いずれにしても、日常臨床のパラメータだけで最適な1剤を提案してくれるAIは期待大。さらにパラメータを増やして（CPR、合併症、併存疾患、筋肉量など）、人種毎（日本人）のモデルが洗練られら嬉しいです
![【臨床データを用いた2型DM治療薬の最適化（Lancet）】
9つの臨床データ（年齢、糖尿病罹病期間、性別、HbA1c、BMI、eGFR、HDL、T-chol、ALT）から、1年後A1c低下をアウトカムとした最適な1剤を選択（18～79歳の2型DM約10万人）
検証コホート5年間において、
最適な1剤を選択した群 vs 対照群 PSマッチで、
血糖目標未達成 aHR 0.62 [0.59–0.64]
MACE-HFは aHR 0.85 [0.76–0.95]
腎機能低下は aHR 0.71 [0.64–0.79]と
細小血管合併症 aHR 0.86 [0.78–0.96] とリスク低下あり
ただ全死亡リスクは aHR 0.95 [0.83–1.09]であり、もともとがA1c低下をアウトカムとしているためSUが高評価されてしまったのかも???
いずれにしても、日常臨床のパラメータだけで最適な1剤を提案してくれるAIは期待大。さらにパラメータを増やして（CPR、合併症、併存疾患、筋肉量など）、人種毎（日本人）のモデルが洗練られら嬉しいですね。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40020703/](https://static.wixstatic.com/media/07fc28_739de06d41024481b545f2e8ec9bbd6c~mv2.png/v1/fit/w_834,h_778,q_90,enc_avif,quality_auto/07fc28_739de06d41024481b545f2e8ec9bbd6c~mv2.png)
![【臨床データを用いた2型DM治療薬の最適化（Lancet）】
9つの臨床データ（年齢、糖尿病罹病期間、性別、HbA1c、BMI、eGFR、HDL、T-chol、ALT）から、1年後A1c低下をアウトカムとした最適な1剤を選択（18～79歳の2型DM約10万人）
検証コホート5年間において、
最適な1剤を選択した群 vs 対照群 PSマッチで、
血糖目標未達成 aHR 0.62 [0.59–0.64]
MACE-HFは aHR 0.85 [0.76–0.95]
腎機能低下は aHR 0.71 [0.64–0.79]と
細小血管合併症 aHR 0.86 [0.78–0.96] とリスク低下あり
ただ全死亡リスクは aHR 0.95 [0.83–1.09]であり、もともとがA1c低下をアウトカムとしているためSUが高評価されてしまったのかも???
いずれにしても、日常臨床のパラメータだけで最適な1剤を提案してくれるAIは期待大。さらにパラメータを増やして（CPR、合併症、併存疾患、筋肉量など）、人種毎（日本人）のモデルが洗練られら嬉しいですね。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40020703/](https://static.wixstatic.com/media/07fc28_7bd5ed5e6c0042f2a5485080661128d7~mv2.png/v1/fit/w_496,h_452,q_90,enc_avif,quality_auto/07fc28_7bd5ed5e6c0042f2a5485080661128d7~mv2.png)
![【臨床データを用いた2型DM治療薬の最適化（Lancet）】
9つの臨床データ（年齢、糖尿病罹病期間、性別、HbA1c、BMI、eGFR、HDL、T-chol、ALT）から、1年後A1c低下をアウトカムとした最適な1剤を選択（18～79歳の2型DM約10万人）
検証コホート5年間において、
最適な1剤を選択した群 vs 対照群 PSマッチで、
血糖目標未達成 aHR 0.62 [0.59–0.64]
MACE-HFは aHR 0.85 [0.76–0.95]
腎機能低下は aHR 0.71 [0.64–0.79]と
細小血管合併症 aHR 0.86 [0.78–0.96] とリスク低下あり
ただ全死亡リスクは aHR 0.95 [0.83–1.09]であり、もともとがA1c低下をアウトカムとしているためSUが高評価されてしまったのかも???
いずれにしても、日常臨床のパラメータだけで最適な1剤を提案してくれるAIは期待大。さらにパラメータを増やして（CPR、合併症、併存疾患、筋肉量など）、人種毎（日本人）のモデルが洗練られら嬉しいですね。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40020703/](https://static.wixstatic.com/media/07fc28_2691c5dbbeab416b80457562d3bf499e~mv2.png/v1/fit/w_720,h_431,q_90,enc_avif,quality_auto/07fc28_2691c5dbbeab416b80457562d3bf499e~mv2.png)
