要点
- FreeStyle Libre Pro iQ 连续葡萄糖监测（Continuous Glucose Monitoring，CGM）系统可区分 1 型糖尿病的症状前阶段（1 期和 2 期）与不携带胰岛自身抗体的对照受试者。
- 特定 CGM 参数，如高于 140 mg/dL 的时间（time above 140 mg/dL，TA140）以及葡萄糖变异性指标，与进展至 3 期临床 1 型糖尿病的风险相关，可在 1 年内识别快速进展者。
- 比较结果显示，FreeStyle Libre Pro iQ 与 Dexcom G6 系统的葡萄糖图谱存在差异，因此需要进行设备特异性解读，以确保跨平台风险分层一致。
- 采用对照值的第 97.5 百分位阈值可统一 CGM 异常的定义，提高预测进展为临床糖尿病的敏感度（75%–100%）。
背景
1 型糖尿病（type 1 diabetes，T1D）是一种慢性自身免疫性疾病，其特征为胰腺 β 细胞进行性破坏，导致胰岛素缺乏和高血糖。及早识别 T1D 的症状前阶段（以存在胰岛自身抗体但尚无临床症状为标志）对于及时干预、预防或延缓有症状的 3 期疾病至关重要。传统上，早期识别主要依赖自身抗体筛查和口服葡萄糖耐量试验（oral glucose tolerance test，OGTT），但这些方法存在实施上的后勤挑战，并且对血糖波动的敏感性有限。
连续葡萄糖监测（Continuous Glucose Monitoring，CGM）为监测间质葡萄糖水平提供了一种动态、微创的方式，有望实现疾病分期区分并改善风险分层。在各类 CGM 设备中，FreeStyle Libre Pro iQ 已成为用于症状前 T1D 分期的有前景候选设备，但其与 Dexcom G6 等成熟系统之间的比较评估仍然十分重要。
主要内容
使用 FreeStyle Libre Pro iQ 的早期 T1D 队列临床证据
Weiss 等（2026）的研究纳入 139 名儿童和青少年，包括 50 名无胰岛自身抗体的对照者以及 89 名处于症状前 T1D 1 期或 2 期的参与者。研究对 FreeStyle Libre Pro iQ 的 CGM 数据进行了为期 2 年的评估，以分析葡萄糖变异性和血糖异常参数。
– 在无早期分期、1 期和 2 期各组之间，参与者的 CGM 指标——标准差（standard deviation，SD）、变异系数（coefficient of variation，CV）、高于设定阈值的时间（TA140 和 TA160 mg/dL）以及处于严格葡萄糖范围内的时间——存在显著差异。
– 依据对照值推导出的第 97.5 百分位阈值，可识别高风险个体；其中，1 期有 22%、2 期有 52% 的个体表现出异常 CGM 模式（p=0.017）。
– 值得注意的是，1 期患者中无人超过 TA140 阈值（>15%），而 2 期患者中有 40%，以及在 1 年内进展为临床 T1D 的快速进展者中有 75%（8 人中的 6 人）超过该阈值。
与 Dexcom G6 的比较及方法学统一
比较分析显示，FreeStyle Libre Pro iQ 与 Dexcom G6 系统的 CGM 读数存在明显差异，这可归因于不同的传感器技术、校准算法和数据处理方法。尽管存在这些差异，但对各系统分别应用基于对照数据的第 97.5 百分位截断值，可实现方法学统一，并提高跨平台识别高风险个体的能力。
– 当采用标准化阈值时，预测 1 年内进展为临床糖尿病的敏感度在 FreeStyle Libre Pro iQ 中为 75%–100%，在 Dexcom G6 中为 50%–100%。
– 这一发现强调，在早期 T1D 分期及治疗决策进入临床应用前，必须对 CGM 数据进行设备特异性解读。
机制与转化医学启示
CGM 可测得的葡萄糖变异性和早期血糖异常，反映了 1 期和 2 期 T1D 中逐渐出现的 β 细胞功能障碍及葡萄糖稳态受损。TA140 被识别为关键标志物，与随着自身免疫加重而从正常血糖向明显高血糖转变的病理生理过程相一致。
在症状前个体中应用 CGM，可在传统“快照式”检查之外，提供客观、连续的评估，从而有助于：
- 及时识别 β 细胞加速下降。
- 对适合纳入预防和早期干预试验的患者进行分层。
- 制定个体化治疗方案，以延缓或预防胰岛素依赖。
专家评述
这些新近证据表明，CGM 技术在 T1D 症状前管理中具有变革性潜力，已超越传统生化和免疫学标志物。然而，仍有若干实际和科学问题需要考虑：
– CGM 设备输出存在异质性，因此需要严格的统一流程和校准阈值，以避免分类错误。
– 传感器敏感性和滞后时间的差异可能影响葡萄糖浓度测量，尤其是在早期 T1D 常见的快速血糖波动期间。
– 仍需开展纵向研究，以验证基于 CGM 的分期生物标志物，并阐明不同 CGM 参数的时间进程和预测价值。
– 将 CGM 与免疫学标志物及遗传风险评分相结合，可能进一步提高预测准确性并实现监测策略个体化。
目前，T1D 风险评估的临床指南仍主要强调自身免疫抗体筛查，但纳入 CGM 衍生指标可能显著提高早期诊断和治疗分层的能力。FreeStyle Libre Pro iQ 具有易用性和成本效益，如果建立设备特异性的解读框架，便有望在临床上得到广泛应用。
结论
使用 FreeStyle Libre Pro iQ 进行连续葡萄糖监测，为区分 1 型糖尿病症状前阶段并预测其进展为临床疾病提供了一种新的、无创的方法。葡萄糖变异性和高于阈值的时间等 CGM 参数可作为有效的风险分层生物标志物。比较分析强调，为实现一致且可靠的临床解读，需要进行设备特异性的校准和阈值统一。
未来研究方向包括扩大大规模多中心验证研究、将 CGM 数据与免疫遗传学标志物整合，以及开发纳入 CGM 指标的临床算法，以用于早期 T1D 的个体化风险评估和管理。这些进展有望推动糖尿病预防和早期干预策略的范式转变。
参考文献
- Weiss A, Huber E, Reinmüller F, Munzinger A, Bonifacio E, Ziegler AG. Continuous glucose monitoring using the FreeStyle Libre Pro iQ in presymptomatic type 1 diabetes. Diabetologia. 2026 Sep 7. PMID: 42704479.
- American Diabetes Association. 2. Classification and Diagnosis of Diabetes: Standards of Medical Care in Diabetes—2023. Diabetes Care. 2023;46(Suppl 1):S19-S40. PMID: 36523096.
- Ziegler AG, Bonifacio E. Age-related islet autoantibody incidence in offspring of patients with type 1 diabetes. Diabetologia. 2012;55(7):1937-43. PMID: 22450850.
- Huang EL, Danne T, Benitez-Aguirre PZ, et al. Continuous glucose monitoring in the prediction of progression to clinical type 1 diabetes: a systematic review. Diabet Med. 2022;39(7):e14849. PMID: 35248510.
