都叫糖尿病前期，為什麼背後的原因可能不一樣？分型研究目前看到什麼

作者 蔡嘉櫸博士｜臺灣大學醫學院生化暨分子生物學研究所博士、臺灣大學兼任助理教授、好命生醫 Homnia 創辦人暨執行長。研究訓練背景為 Dana-Farber Cancer Institute（Harvard Medical School）。曾主導第二型糖尿病新藥推進至美國 FDA 一期臨床，並建立 ISO/IEC 17025 認證檢驗實驗室。

重點

• 「糖尿病前期」是用幾種血糖相關檢查劃出來的中間區間，它說明血糖落在哪裡，沒有說明是身體的哪個環節出了問題。

• 研究者在糖尿病前期及糖尿病風險升高的族群中，依檢查數據分群，各群後來出現糖尿病、腎臟問題、心血管問題的比例不同；中國、歐洲、南亞與台灣都有這類研究，分成 2 型到 6 型不等。

• 分成幾型取決於用哪些變數與方法，沒有公認的標準分法。亞型是風險分層，不是個人診斷。

同一場健檢，兩個人的報告都寫著「糖尿病前期」（情境假設）。為什麼背後的原因可能不一樣？因為這個標籤只說明血糖落在中間地帶，沒說明是細胞對胰島素反應變差、胰臟製造胰島素的能力不足，還是兩者並存。來自中國、歐洲、南亞與台灣的研究，在糖尿病前期及糖尿病風險升高的族群中分群後，發現各群後續出現糖尿病、腎臟與心血管問題的比例不同。這是群體層級的風險分層，不是個人診斷。

「糖尿病前期」這個標籤，是怎麼來的？

糖尿病前期是依血糖相關檢查劃出的區間：血糖比正常高，但還沒高到被歸為糖尿病。劃法有三種。以下為美國糖尿病學會 2026 年版對非孕者的定義：尚未達糖尿病診斷條件，且符合任何一種就算（American Diabetes Association, 2026）：

同一份標準也註明，風險是連續的，越靠近區間上緣增加得越多。這張表是定義，不是個人判讀；自己的數值代表什麼，由醫師判斷。延伸閱讀：糖化血色素（HbA1c）偏高，代表什麼？

這三種劃法至今仍是通行的入口標籤，但 Wagner 等人在 2025 年的一篇觀點回顧指出，它們只能部分反映背後的生物差異（Wagner et al., 2025）。

可以把它想成體溫計。讀數 38.5 度，感冒、細菌感染、中暑都有可能，原因和後續走向卻不同。血糖數字也是「讀數」，不是「原因」。

描述原因時，常談兩個環節：胰島素阻抗（肌肉、肝臟等細胞對胰島素的反應變差），以及 β 細胞功能（胰臟裡製造胰島素的細胞，工作能力如何）。

2021 年，Wagner 等人對糖尿病風險升高、接受過深入檢查的一群人，結合喝糖水後多次抽血的測試、核磁共振測得的體脂與肝臟脂肪、基因風險，分出 6 個群。其中一群血糖偏高，糖尿病風險中等，腎臟疾病與全因死亡風險卻較高；在另一個世代用較簡化的指標也看到類似結果（Wagner et al., 2021）。同一個團隊在 2025 年的回顧把這一群稱為「慢進展者」：10 至 15 年間血糖只輕微惡化，卻出現白蛋白尿（尿中出現白蛋白）與較高的死亡率，顯示併發症可能在糖尿病診斷前就已出現（Wagner et al., 2025）。

傳統分類沒有被推翻。亞型研究是在它的下一層，補上資訊。

研究者怎麼把同一群人分成不同的組？

這類大型研究多半拿既有的常規臨床數據，用統計方法（分群演算法）把彼此相似的人歸成一組。本文引用的六項研究：

研究對象用什麼分分幾型看什麼結局Wagner 2021歐洲、糖尿病風險升高者喝糖水測試、核磁共振體脂與肝脂、基因風險6糖尿病、腎臟疾病、全因死亡Zheng 2023中國 4C 世代 55,777 人12 項常規指標（體脂、血糖、胰島素、血脂、肝酵素）6糖尿病、慢性腎臟病、心血管疾病Lin 2025同一批 55,777 人同 12 項指標，換演算法4同上Jia 2025中國 79,000 人，其中 71,880 人來自 4C 世代9 項常規指標，算各型機率6糖尿病、心血管疾病、腎臟事件Jagannathan 2026南亞 CARRS 世代，糖尿病前期 4,992 人年齡、BMI、糖化血色素、胰島素阻抗、β 細胞功能2全死因與心血管死亡Onthoni 2025Taiwan Biobank，糖尿病前期 41,541 人經統計篩選出的特徵2後續糖尿病；另看心肌梗塞與心絞痛

以中國的 4C 世代為例。2023 年，Zheng 等人用 12 個變數，把 55,777 位糖尿病前期者分成 6 群，中位追蹤 3.1 年（Zheng et al., 2023）。2025 年，Lin 等人對同一批人、同樣 12 項變數，改用另一種演算法（DDRTree），分出 4 型，並在外部世代驗證（Lin et al., 2025）。Jia 等人則用「軟分群」：每個人不被硬塞進單一組，而是得到「屬於各型的機率」；結果是 6 型，其中 5 型有明確的代謝特徵（約占 70% 的人），另一型沒有（Jia et al., 2025）。這三項分析的主體是同一個世代，不能當成三次獨立的重複驗證。

同一批人換一種演算法，組數就從 6 變成 4；放眼各研究，組數從 2 型到 6 型不等。這是我的解讀：亞型比較像整理資料的一種方式，而不是自然界裡早已畫好的固定分類。

不同的組，後來的風險真的不一樣嗎？

在這些研究裡，各組的風險確實不同，而且落在不同的器官；差距有大有小。

Lin 等人的 4 型裡，第 4 型的特徵是血糖偏高、胰島素阻抗、肥胖、三酸甘油酯與肝酵素偏高，後來發生第二型糖尿病的風險最高。第 3 型主要由肥胖、胰島素阻抗、血糖偏高與血脂異常構成，發生慢性腎臟病的風險最高。第 3、4 型的心血管疾病風險也較高（Lin et al., 2025）。

Jia 等人的研究以「機率」呈現，比較的對象是沒有明顯特徵的那一型。以一位 55 歲男性為例估算，屬於高血壓型的機率每高 20%，發生第二型糖尿病的勝算高 9%（勝算比 1.09，95% 信賴區間 1.07–1.11），腎臟事件高 12%（1.12，1.09–1.15），心血管疾病的風險高 6%（風險比 1.06，1.00–1.12，下限貼著 1）。另一個同時有高血脂、高肌酸酐、高肝酵素的型別，糖尿病與腎臟事件的勝算各約高 10%（Jia et al., 2025）。

血糖數字相近的人，後續走向的器官可能不同，這是同一個標籤值得拆開看的原因。

這些結果適用在台灣人身上嗎？

只能部分參考。台灣有一項以 Taiwan Biobank 做的分群研究，採用同樣的空腹血糖與糖化血色素區間，把 41,541 位糖尿病前期者分成高、低風險兩群。在有後續追蹤資料的 9,264 人當中，高風險群有 15.7% 在追蹤時已是糖尿病，低風險群為 7.3%；高風險群以男性居多（76.6%）（Onthoni et al., 2025）。本文摘錄的是這項研究的後續糖尿病結果（它另外分析了心肌梗塞與心絞痛）。它與前述研究的結局部分重疊，但研究族群、分群方法、追蹤與結局判定方式不同，不能直接比較發生比例。

中國的世代同屬東亞，但飲食、體型與醫療系統和台灣不同，其比例與風險大小不能直接當成台灣的數字。

南亞族群的結果又不一樣。Jagannathan 等人分析 CARRS 世代 14,036 位南亞人，其中 4,992 位為糖尿病前期，分成兩型：胰島素分泌不足型占 66.0%，胰島素阻抗型占 34.0%。追蹤中位 10.6 年，相較於血糖正常者，分泌不足型的全死因死亡風險比為 1.32（95% 信賴區間 1.03–1.68），心血管死亡為 1.53（1.00–2.34，下限是 1.00）；胰島素阻抗型沒有這樣的關聯（Jagannathan et al., 2026）。

這和中國研究裡肥胖與胰島素阻抗型別風險較高，重點不同；兩邊看的結局也不一樣，不能直接對照。

台灣適用到什麼程度，要由台灣自己的資料來回答。

這些研究目前能證明到什麼程度？還不能證明什麼？

第一，這些研究多數是觀察性世代，只能看到關聯，無法證明某一型「造成」後來的疾病，也無法說明改變任何事之後，風險會不會跟著改變。

第二，多數亞型是用常規臨床變數做統計分群，是機轉的間接代理，不是以金標準的生理測定逐一確認。

第三，組數會隨分析設計改變：同一批人換一種演算法，就從 6 群變成 4 型。各研究的組數與定義沒有共識，亞型名稱不能跨研究直接對應。

第四，追蹤時間與結局不一致：有的中位 3.1 年，有的中位 10.6 年；有的看糖尿病與腎臟，有的看死亡。有些估計的信賴區間下限貼著 1，不能當成確定的差異。

第五，中國的三項分析出自同一個世代，台灣這一項只分高低兩群，外推到台灣必須保留距離。

第六，Wagner 等人 2025 屬觀點回顧，不是原創資料，作者就是 2021 年提出六群分法的團隊；本文也不是系統性回顧，文獻為挑選後引用，可能有遺漏。

第七，亞型是風險分層，不是個人診斷。同一型之內，每個人的差異仍然很大；本文引用的研究，也沒有檢驗「知道自己屬於哪一型」能否改變個人的病程。

看到「糖尿病前期」四個字，可以怎麼理解？

「糖尿病前期」是一個入口標籤，不是答案。它背後的機轉可能不只一種，同樣被叫糖尿病前期的人，後續的健康走向並不相同。

日後看到「你屬於第 X 型」這類說法，可以先想四件事：分群用了哪些變數？樣本是哪裡的人？有沒有台灣的驗證？追蹤的結局是什麼？

這篇文章談的是機轉與證據，不是任何形式的健康管理建議。飲食調整、運動安排、追蹤頻率與就醫時機，都屬於需要個人化醫療判斷的範疇，超出機轉研究能回答的範圍。報告上出現糖尿病前期時，下一步怎麼做，請與醫師討論。延伸閱讀：脂肪肝、血糖偏高、三酸甘油酯過高，為什麼常常一起出現？

利益揭露：作者為好命生醫創辦人暨執行長，Homnia 提供代謝體檢測與個人化保健食品。本文主題與 Homnia 業務相關；引用文獻皆為第三方研究或學會公開標準，未提及 Homnia 產品。