Современные представления о фенотипах сахарного диабета 2-го типа
https://doi.org/10.21518/ms2025-396
Аннотация
В условиях стремительного роста распространенности сахарного диабета 2-го типа особое значение приобретает изучение фенотипической гетерогенности заболевания, обусловленной вариабельностью патофизиологических процессов, воздействием факторов окружающей среды и индивидуальной генетической предрасположенностью. Традиционное деление на сахарный диабет 1-го и 2-го типов не отражает всей сложности патогенеза и многообразия клинических подтипов сахарного диабета 2-го типа. Современные исследования выявляют устойчивые подгруппы пациентов с различными клиническими траекториями развития заболевания, что в перспективе потребует пересмотра диагностических и лечебных подходов. В рамках данной обзорной статьи проведен анализ исследований, посвященных стратификации пациентов с сахарным диабетом 2-го типа. Раскрываются ключевые особенности наиболее воспроизводимых фенотипов, включая тяжелый инсулинодефицитный диабет (SIDD), тяжелый инсулинорезистентный диабет (SIRD), легкий диабет, связанный с ожирением (MOD), легкий диабет, связанный с возрастом (MARD), и тяжелый аутоиммунный диабет (SAID), приводятся их патофизиологические характеристики, клинические особенности, терапевтические стратегии и подходы к профилактике диабетических осложнений в различных подгруппах. В независимых когортных исследованиях подтверждены стабильные ассоциации выделенных фенотипов с ключевыми клиническими исходами, включая степень гликемического контроля, частоту развития микрососудистых и макрососудистых осложнений, а также показатели смертности, что в перспективе может использоваться для разработки персонализированных стратегий ведения пациентов. Тем не менее требуются дальнейшие исследования, направленные на валидацию и оптимизацию методов подклассификации сахарного диабета 2-го типа, для обоснованного внедрения новых лечебно-диагностических алгоритмов в повседневную клиническую практику.
Ключевые слова
Об авторах
Т. А. КиселеваРоссия
Киселева Татьяна Александровна, к.м.н., доцент кафедры эндокринологии
420012, Россия, Казань, ул. Бутлерова, д. 49
Ф. В. Валеева
Россия
Валеева Фарида Вадутовна, д.м.н., профессор, заведующая кафедрой эндокринологии
420012, Россия, Казань, ул. Бутлерова, д. 49
Д. Р. Исламова
Россия
Исламова Диана Рамилевна, аспирант кафедры эндокринологии
420012, Россия, Казань, ул. Бутлерова, д. 49
Р. М. Набиуллина
Россия
Набиуллина Роза Муллаяновна, к.м.н., доцент кафедры биохимии и клинической лабораторной диагностики
420012, Россия, Казань, ул. Бутлерова, д. 49
Список литературы
1. Magliano DJ, Boyko EJ, Ali MK, Anstey K, Booth G, Duncan BB et al. IDF Diabetes Atlas. 11th ed. Brussels: International Diabetes Federation; 2025. 130 p. Available at: https://diabetesatlas.org/media/uploads/sites/3/2025/04/IDF_Atlas_11th_Edition_2025-1.pdf.
2. Kim DS, Gloyn AL, Knowles JW. Genetics of Type 2 Diabetes: Opportunities for Precision Medicine: JACC Focus Seminar. J Am Coll Cardiol. 2021;78(5):496–512. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2021.03.346.
3. Redondo MJ, Hagopian WA, Oram R, Steck AK, Vehik K, Weedon M et al. The clinical consequences of heterogeneity within and between different diabetes types. Diabetologia. 2020;63(10):2040–2048. https://doi.org/10.1007/s00125-020-05211-7.
4. Lu X, Xie Q, Pan X, Zhang R, Zhang X, Peng G et al. Type 2 diabetes mellitus in adults: pathogenesis, prevention and therapy. Signal Transduct Target Ther. 2024;9(1):262. https://doi.org/10.1038/s41392-024-01951-9.
5. Herder C, Roden M. A novel diabetes typology: towards precision diabetology from pathogenesis to treatment. Diabetologia. 2022;65(11):1770–1781. https://doi.org/10.1007/s00125-021-05625-x.
6. Ahlqvist E, Storm P, Käräjämäki A, Martinell M, Dorkhan M, Carlsson A et al. Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018;6(5):361–369. https://doi.org/10.1016/s2213-8587(18)30051-2.
7. Misra S, Wagner R, Ozkan B, Schön M, Sevilla-Gonzalez M, Prystupa K et al. Precision subclassification of type 2 diabetes: a systematic review. Commun Med. 2023;3(1):138. https://doi.org/10.1038/s43856-023-00360-3.
8. Deutsch AJ, Ahlqvist E, Udler MS. Phenotypic and genetic classification of diabetes. Diabetologia. 2022;65(11):1758–1769. https://doi.org/10.1007/s00125-022-05769-4.
9. Gouda P, Zheng S, Peters T, Fudim M, Randhawa VK, Ezekowitz J et al. Clinical Phenotypes in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus: Characteristics, Cardiovascular Outcomes and Treatment Strategies. Curr Heart Fail Rep. 2021;18(5):253–263. https://doi.org/10.1007/s11897-021-00527-w.
10. Tanabe H, Masuzaki H, Shimabukuro M. Novel strategies for glycaemic control and preventing diabetic complications applying the clusteringbased classification of adult-onset diabetes mellitus: A perspective. Diabetes Res Clin Pract. 2021;180:109067. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2021.109067.
11. Petersen MC, Shulman GI. Mechanisms of Insulin Action and Insulin Resistance. Physiol Rev. 2018;98(4):2133–2223. https://doi.org/10.1152/physrev.00063.2017.
12. Roden M, Shulman GI. The integrative biology of type 2 diabetes. Nature. 2019;576(7785):51–60. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1797-8.
13. Zaharia OP, Strassburger K, Strom A, Bönhof GJ, Karusheva Y, Antoniou S et al. Risk of diabetes-associated diseases in subgroups of patients with recent-onset diabetes: a 5-year follow-up study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2019;7(9):684–694. https://doi.org/10.1016/S2213-8587(19)30187-1.
14. Pigeyre M, Hess S, Gomez MF, Asplund O, Groop L, Paré G, Gerstein H. Validation of the classification for type 2 diabetes into five subgroups: a report from the ORIGIN trial. Diabetologia. 2022;65(1):206–215. https://doi.org/10.1007/s00125-021-05567-4.
15. Zaharia OP, Strassburger K, Knebel B, Kupriyanova Y, Karusheva Y, Wolkersdorfer M et al. Role of Patatin-Like Phospholipase Domain-Containing 3 Gene for Hepatic Lipid Content and Insulin Resistance in Diabetes. Diabetes Care. 2020;43(9):2161–2168. https://doi.org/10.2337/dc20-0329.
16. Tanabe H, Saito H, Kudo A, Machii N, Hirai H, Maimaituxun G et al. Factors Associated with Risk of Diabetic Complications in Novel Cluster-Based Diabetes Subgroups: A Japanese Retrospective Cohort Study. J Clin Med. 2020;9(7):2083. https://doi.org/10.3390/jcm9072083.
17. Bello-Chavolla OY, Bahena-López JP, Vargas-Vázquez A, Antonio-Villa NE, Márquez-Salinas A, Fermín-Martínez CA et al. Clinical characterization of data-driven diabetes subgroups in Mexicans using a reproducible machine learning approach. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e001550. https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2020-001550.
18. Wagner R, Heni M, Tabák AG, Machann J, Schick F, Randrianarisoa E et al. Pathophysiology-based subphenotyping of individuals at elevated risk for type 2 diabetes. Nat Med. 2021;27(1):49–57. https://doi.org/10.1038/s41591-020-1116-9.
19. Gallagher EJ, LeRoith D. Hyperinsulinaemia in cancer. Nat Rev Cancer. 2020;20(11):629–644. https://doi.org/10.1038/s41568-020-0295-5.
20. Arnold SE, Arvanitakis Z, Macauley-Rambach SL, Koenig AM, Wang HY, Ahima RS et al. Brain insulin resistance in type 2 diabetes and Alzheimer disease: concepts and conundrums. Nat Rev Neurol. 2018;14(3):168–181. https://doi.org/10.1038/nrneurol.2017.185.
21. Stefan N, Häring HU, Hu FB, Schulze MB. Metabolically healthy obesity: epidemiology, mechanisms, and clinical implications. Lancet Diabetes Endocrinol. 2013;1(2):152–162. https://doi.org/10.1016/S2213-8587(13)70062-7.
22. Iacobini C, Pugliese G, Blasetti Fantauzzi C, Federici M, Menini S. Metabolically healthy versus metabolically unhealthy obesity. Metabolism. 2019;92:51–60. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.11.009.
23. Sumida Y, Yoneda M, Tokushige K, Kawanaka M, Fujii H, Yoneda M et al. Antidiabetic Therapy in the Treatment of Nonalcoholic Steatohepatitis. Int J Mol Sci. 2020;21(6):1907. https://doi.org/10.3390/ijms21061907.
24. Al-Sofiani ME, Ganji SS, Kalyani RR. Body composition changes in diabetes and aging. J Diabetes Complications. 2019;33(6):451–459. https://doi.org/10.1016/j.jdiacomp.2019.03.007.
25. Дедов ИИ, Шестакова МВ, Сухарева ОЮ (ред.). Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. 12-й вып. М.; 2025. 247 с. Режим доступа: https://endoinfo.ru/upload/iblock/f46/vim4elq45pp3r07l8ooep550qiknatul/ALG_CD_20250503_250513_073615.pdf.
26. Dennis JM, Shields BM, Henley WE, Jones AG, Hattersley AT. Disease progression and treatment response in data-driven subgroups of type 2 diabetes compared with models based on simple clinical features: an analysis using clinical trial data. Lancet Diabetes Endocrinol. 2019;7(6):442–451. https://doi.org/10.1016/S2213-8587(19)30087-7.
27. Donath MY, Dinarello CA, Mandrup-Poulsen T. Targeting innate immune mediators in type 1 and type 2 diabetes. Nat Rev Immunol. 2019;19(12):734–746. https://doi.org/10.1038/s41577-019-0213-9.
28. Lawler PR, Bhatt DL, Godoy LC, Lüscher TF, Bonow RO, Verma S, Ridker PM. Targeting cardiovascular inflammation: next steps in clinical translation. Eur Heart J. 2021;42(1):113–131. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaa099.
29. Veelen A, Erazo-Tapia E, Oscarsson J, Schrauwen P. Type 2 diabetes subgroups and potential medication strategies in relation to effects on insulin resistance and beta-cell function: A step toward personalised diabetes treatment? Mol Metab. 2021;46:101158. https://doi.org/10.1016/j.molmet.2020.101158.
30. Perreault L, Skyler JS, Rosenstock J. Novel therapies with precision mechanisms for type 2 diabetes mellitus. Nat Rev Endocrinol. 2021;17(6):364–377. https://doi.org/10.1038/s41574-021-00489-y.
31. Xing L, Peng F, Liang Q, Dai X, Ren J, Wu H et al. Clinical Characteristics and Risk of Diabetic Complications in Data-Driven Clusters Among Type 2 Diabetes. Front Endocrinol. 2021;12:617628. https://doi.org/10.3389/fendo.2021.617628.
32. Ross SA, Dzida G, Vora J, Khunti K, Kaiser M, Ligthelm RJ. Impact of Weight Gain on Outcomes in Type 2 Diabetes. Curr Med Res Opin. 2011;27:1431–1438. https://doi.org/10.1185/03007995.2011.585396.
33. LeRoith D, Biessels GJ, Braithwaite SS, Casanueva FF, Draznin B, Halter JB et al. Treatment of Diabetes in Older Adults: An Endocrine Society Clinical Practice Guideline. J Clin Endocrinol Metab. 2019;104(5):1520–1574. https://doi.org/10.1210/jc.2019-00198.
34. Zhou JB, Tang X, Han M, Yang J, Simó R. Impact of antidiabetic agents on dementia risk: A Bayesian network meta-analysis. Metabolism. 2020;109:154265. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2020.154265.
35. Kalaitzoglou E, Fowlkes JL, Popescu I, Thrailkill KM. Diabetes pharmacotherapy and effects on the musculoskeletal system. Diabetes Metab Res Rev. 2019;35(2):e3100. https://doi.org/10.1002/dmrr.3100.
36. Lipska KJ, Krumholz H, Soones T, Lee SJ. Polypharmacy in the Aging Patient: A Review of Glycemic Control in Older Adults With Type 2 Diabetes. JAMA. 2016;315(10):1034–1045. https://doi.org/10.1001/jama.2016.0299.
37. Rawshani A, Rawshani A, Franzén S, Eliasson B, Svensson AM, Miftaraj M et al. Mortality and Cardiovascular Disease in Type 1 and Type 2 Diabetes. N Engl J Med. 2017;376(15):1407–1418. https://doi.org/10.1056/nejmoa1608664. .
38. Gao H, Wang K, Zhao W, Zhuang J, Jiang Y, Zhang L et al. Cardiorenal Risk Profiles Among Data-Driven Type 2 Diabetes Sub-Phenotypes: A Post-Hoc Analysis of the China Health and Nutrition Survey. Front Endocrinol. 2022;13:828403. https://doi.org/10.3389/fendo.2022.828403.
39. Correa-de-Araujo R, Addison O, Miljkovic I, Goodpaster BH, Bergman BC, Clark RV et al. Myosteatosis in the Context of Skeletal Muscle Function Deficit: An Interdisciplinary Workshop at the National Institute on Aging. Front Physiol. 2020;11:963. https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00963.
40. Stefan N. Causes, consequences, and treatment of metabolically unhealthy fat distribution. Lancet Diabetes Endocrinol. 2020;8(7):616–627. https://doi.org/10.1016/S2213-8587(20)30110-8.
41. Stidsen JV, Henriksen JE, Olsen MH, Thomsen RW, Nielsen JS, Rungby J et al. Pathophysiology-based phenotyping in type 2 diabetes: A clinical classification tool. Diabetes Metab Res Rev. 2018;34(5):e3005. https://doi.org/10.1002/dmrr.3005.
42. Lee PG, Halter JB. The Pathophysiology of Hyperglycemia in Older Adults: Clinical Considerations. Diabetes Care. 2017;40(4):444–452. https://doi.org/10.2337/dc16-1732.
43. Mansour Aly D, Dwivedi OP, Prasad RB, Käräjämäki A, Hjort R, Thangam M et al. Genome-wide association analyses highlight etiological differences underlying newly defined subtypes of diabetes. Nat Genet. 2021;53(11):1534–1542. https://doi.org/10.1038/s41588-021-00948-2.
44. Safai N, Ali A, Rossing P, Ridderstråle M. Stratification of type 2 diabetes based on routine clinical markers. Diabetes Res Clin Pract. 2018;141:275–283. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2018.05.014.
45. Kahkoska AR, Geybels MS, Klein KR, Kreiner FF, Marx N, Nauck MA et al. Validation of distinct type 2 diabetes clusters and their association with diabetes complications in the DEVOTE, LEADER and SUSTAIN-6 cardiovascular outcomes trials. Diabetes Obes Metab. 2020;22(9):1537–1547. https://doi.org/10.1111/dom.14063.
46. Lugner M, Gudbjörnsdottir S, Sattar N, Svensson AM, Miftaraj M, EegOlofsson K et al. Comparison between data-driven clusters and models based on clinical features to predict outcomes in type 2 diabetes: nationwide observational study. Diabetologia. 2021;64(9):1973–1981. https://doi.org/10.1007/s00125-021-05485-5.
47. Wang Y, Zou X, Cai X, Liu W, Chen L, Zhang R et al. Urinary C-peptide/creatinine ratio: A useful biomarker of insulin resistance and refined classification of type 2 diabetes mellitus. J Diabetes. 2021;13(11):893–904. https://doi.org/10.1111/1753-0407.13203.
48. Antonio-Villa NE, Fernández-Chirino L, Vargas-Vázquez A, FermínMartínez CA, Aguilar-Salinas CA, Bello-Chavolla OY. Prevalence Trends of Diabetes Subgroups in the United States: A Data-driven Analysis Spanning Three Decades From NHANES (1988–2018). J Clin Endocrinol Metab. 2022;107(3):735–742. https://doi.org/10.1210/clinem/dgab762.
49. Slieker RC, Donnelly LA, Fitipaldi H, Bouland GA, Giordano GN, Åkerlund M et al. Replication and cross-validation of type 2 diabetes subtypes based on clinical variables: an IMI-RHAPSODY study. Diabetologia. 2021;64(9):1982–1989. https://doi.org/10.1007/s00125-021-05490-8.
50. Anjana RM, Baskar V, Nair ATN, Jebarani S, Siddiqui MK, Pradeepa R et al. Novel subgroups of type 2 diabetes and their association with microvascular outcomes in an Asian Indian population: a data-driven cluster analysis: the INSPIRED study. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e001506. https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2020-001506.
Рецензия
Для цитирования:
Киселева ТА, Валеева ФВ, Исламова ДР, Набиуллина РМ. Современные представления о фенотипах сахарного диабета 2-го типа. Медицинский Совет. 2025;(16):169–176. https://doi.org/10.21518/ms2025-396
For citation:
Kiseleva TA, Valeeva FV, Islamova DR, Nabiullina RM. Modern concepts of type 2 diabetes mellitus phenotypes. Meditsinskiy sovet = Medical Council. 2025;(16):169–176. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/ms2025-396
JATS XML


































