Сахарный диабет и его осложнения: молекулярные механизмы, профилактика и лечение

Диабетические осложнения представляют собой серьёзную клиническую проблему, характеризующуюся вызванной гипергликемией полиорганной дисфункцией и нарушением регуляции сетей межклеточной сигнализации. Достижения пространственной мультиомики и одноклеточной транскриптомики, а также данные о патологических сигнальных взаимодействиях с участием миокинов, цитокинов, гормонов, кишечной микробиоты и экзосом позволили выявить молекулярную неоднородность сахарного диабета и динамическое взаимодействие органов, лежащее в основе его развития. Цифровые программы профилактики сахарного диабета продемонстрировали эффективность у лиц с высоким риском благодаря использованию дистанционных инструментов для поддержки изменения образа жизни, снижения уровня гликированного гемоглобина и отсрочки развития сахарного диабета 2 типа. Подходы к лечению диабетических осложнений изменились благодаря препаратам с доказанными кардио- и нефропротективными эффектами, включая ингибиторы натрий-глюкозного котранспортера 2-го типа, агонисты рецепторов глюкагоноподобного пептида-1 и нестероидные антагонисты минералокортикоидных рецепторов; комбинированная терапия может обеспечивать аддитивный или синергический эффект. Однако оптимальное применение этих препаратов требует тщательной оценки соотношения пользы и риска у различных категорий пациентов. Новые терапевтические стратегии, включающие мезенхимальные стволовые клетки и полученные из них экзосомы, коррекцию кишечной микробиоты, биологически активные соединения традиционной китайской медицины и системы ведения пациентов с использованием искусственного интеллекта, открывают перспективы коррекции молекулярных нарушений. В этом обзоре обобщены последние достижения в изучении механизмов, профилактике и лечении диабетических осложнений, а также критически рассмотрены существующие препятствия для внедрения разработок в клиническую практику. К сохраняющимся проблемам относятся создание безопасных в долгосрочной перспективе регенеративных методов лечения и эффективная интеграция искусственного интеллекта в клинические рабочие процессы. Несмотря на перспективность искусственного интеллекта, ограниченное разнообразие данных и низкая интерпретируемость моделей препятствуют их обобщаемости и снижению недоверия в клинической практике. Решение этих проблем необходимо для перехода к проактивной, персонализированной и ориентированной на пациента модели медицинской помощи.