编者按
在2026年美国糖尿病协会科学年会（ADA2026）的“糖尿病影响妊娠中的代谢与血糖特征”口头报告专题中，6项研究围绕妊娠期血糖监测与代谢适应机制展开了深入探讨。从糖皮质激素受体对母体β细胞代偿的调控，到持续葡萄糖监测（CGM）在妊娠糖尿病（GDM）早期预测、诊断及2型糖尿病（T2DM）妊娠管理中的多重角色，这些研究既展示了CGM的潜力，也揭示了其临床应用的局限性。本文将为您逐一解读这些前沿发现。
母体胰岛的“护花使者”：糖皮质激素受体缺失如何引发GDM
妊娠期间，母体胰岛需要通过增加β细胞数量和胰岛素分泌来对抗逐渐加重的胰岛素抵抗，这种代偿机制一旦失灵，便会诱发GDM。美国匹兹堡大学医学中心匹兹堡儿童医院Hsuan Yeh团队（研究编号：1231-OR）发现，糖皮质激素受体（GR）在其中扮演了不可替代的角色。
研究人员构建了β细胞特异性GR敲除（βGR-KO）小鼠。这些雌鼠在未孕时血糖完全正常，一旦怀孕，便迅速出现典型的GDM表现——葡萄糖耐量受损、葡萄糖刺激的胰岛素分泌显著减少。到了妊娠第15.5天，与野生型孕鼠相比，βGR-KO孕鼠的胰岛β细胞质量和胰岛素含量大幅下降，同时β细胞与α细胞的比例失衡，α细胞在胰岛中央区域异常分布，整个胰岛结构发生扭曲。
机制层面，GR通过转录阻遏作用调控多个关键基因。当GR缺失时，与β细胞功能障碍及氧化应激相关的基因（如ALDOB和ATF3）显著上调，直接推动了GDM发生。有趣的是，研究还发现原代人胰岛在催乳素刺激下GR蛋白表达升高，而妊娠晚期生理性升高的糖皮质激素正是激活GR信号的天然配体。结论指出，糖皮质激素激活GR对于母体胰岛实现妊娠期β细胞代偿至关重要，这一通路的缺陷可能是GDM的重要发病机制之一。
不止是血糖超标：动态CGM模型让GDM预测更上一层楼
早期预测GDM一直是临床难点。美国西北大学Emily Szmuilowicz团队（研究编号：1232-OR）利用GO MOMs多中心观察性研究的数据，探索了动态CGM指标能否比单一时间点的血糖值提供更多信息。
该研究纳入2178例单胎妊娠、无孕前糖尿病的孕妇，在孕10~14周（V1）、16~20周（V2）和24~28周（V3）分别采集盲法CGM数据。GDM诊断（Carpenter-Coustan标准）采用孕24~28周的口服葡萄糖耐量试验（OGTT），总体发生率为14.3%。
研究者采用套索逻辑回归构建预测模型。结果显示，仅仅使用临床因素[年龄、体重指数（BMI）、既往GDM史]远远不够；当加入CGM指标，尤其是血糖超过150 mg/dl的时间占比（%TAR>150 mg/dl）和血糖变异系数（CV）后，模型的预测能力显著提升。单次访视的曲线下面积（AUC）在V1为0.81，V2为0.83；而联合V1和V2的数据后，AUC进一步提升至0.84。值得注意的是，加入V3的CGM指标并未带来额外增益。
这一研究提示，动态CGM模型（尤其是结合CV和TAR）比单用临床数据或静态血糖值更能捕捉到GDM的早期风险信号。
餐后1小时血糖变化：比传统指标更敏锐的早期预警
如果说上述研究关注的是整体CGM指标，那么雅培实验室的Azin S. Mousavi团队（研究编号：1233-OR）则将目光聚焦于餐后血糖的细微波动。他们假设，餐后血糖曲线的动态特征，而非简单的平均值或超阈值时间，可能是更早、更精准的GDM预测生物标志物。
研究分析了来自MAGIC和GLAM两项多中心研究共936例参与者的CGM与OGTT数据。通过专门的餐食检测算法，研究者从CGM数据中提取出每次餐后的关键特征：餐后1小时血糖变化值（餐后Delta-1h）和餐后总血糖波动幅度。随后，将这些餐后特征对OGTT确诊GDM的预测性能，与常规指标[高于140 mg/dl的时间百分比（TA140）、平均血糖、血糖标准差、HbA1c]进行对比。
结果令人印象深刻。餐后Delta-1h的ROC-AUC达到0.78，相比TA140（0.71）相对提高10%，相比HbA1c（0.63）更是大幅提高24%。在实际应用场景中，若固定敏感度为85%，餐后Delta-1h阈值>24 mg/dl时的特异度为53%，而TA140阈值>0.9%时的特异度仅为42%——这意味着使用餐后Delta-1h可以将假阳性率降低18%。换句话说，孕早期通过CGM分析餐后1小时血糖上升幅度，能够更有效地将高风险孕妇从人群中区分出来，为早期干预创造窗口。
代谢与血脂指标：锦上添花还是徒劳无功？
既然CGM指标有效，那么孕早期的代谢敏感性指数、β细胞功能指数以及空腹血脂水平能否进一步提升预测能力？凯撒健康研究中心Erin LeBlanc团队（研究编号：1234-OR）在GO MOMs研究中进行了二次分析，给出了令人失望的答案。
研究纳入2178例孕妇，在孕10~14周进行了75 g OGTT，检测了松田胰岛素敏感性指数（IS）、β细胞功能（βCF）、游离脂肪酸（FFA）和甘油三酯（TG）。主要结局是孕24~28周诊断的GDM（发生率15%）以及大于胎龄儿（LGA，发生率11%）。
研究者采用logistic回归，比较了仅含临床因素（年龄、BMI、既往GDM或巨大儿史）的模型、加入OGTT值的模型，以及进一步加入IS、βCF、FFA和TG的复杂模型。结果显示，无论在训练数据集还是验证数据集中，加入任何代谢或血脂指标都未能提高对GDM或LGA的预测准确性。从下图可见，临床因素联合OGTT已经达到预测能力的平台期，额外的生物标志物无法带来有意义的增益。
这一发现提示，并非所有看似合理的指标都能转化为临床预测效用的提升，尤其是在已有OGTT信息的情况下。
CGM能否取代OGTT？孕24~28周诊断效能分析
如果CGM在早期预测中表现良好，那么到了常规GDM筛查的孕24~28周，CGM是否可以替代OGTT直接用于诊断？ChristianaCare的Audrey Merriam团队（研究编号：1235-OR）利用一项多中心前瞻性队列研究数据给出了否定的答案。
这项预设分析纳入2178例具有有效CGM数据且完成OGTT的参与者（GDM发生率15.4%，其中需要药物治疗的GDM占7.1%）。在孕24~28周，孕妇佩戴盲法CGM 10天，同时进行OGTT。研究者评估了多种CGM指标，包括血糖超过特定阈值的时间、平均血糖波动幅度（MAGE）、变异系数等。
结果令人失望：所有CGM指标对GDM的诊断效能均不理想。表现最好的连续指标是MAGE，其AUC仅为0.73（95%CI：0.68~0.78）；血糖超过150 mg/dl的时间占比AUC为0.71；超过140 mg/dl的时间占比AUC为0.70。当以MAGE≥43 mg/dl作为诊断截断值时，特异度只有59.7%，敏感度为75.4%，阳性预测值低至14.5%。血糖≥140 mg/dl的时间占比≥2%或≥150 mg/dl的时间占比≥1%的诊断截断值同样表现不佳。在独立验证数据集中，结果高度一致，并且对于需要药物治疗的GDM也是如此。
研究人员得出结论，在孕24~28周使用CGM检测GDM的效能有限，特异度较低，不足以替代OGTT进行诊断。
T2DM孕妇的CGM困境：技术未改结局，数据背后的启示
最后一项研究将目光从GDM转向孕前已患有T2DM的孕妇。印第安纳大学医学院Kelsey Pape团队（研究编号：1236-OR）回顾性比较了产前使用CGM与自我血糖监测（SMBG）对围生期结局的影响。
研究纳入2018~2024年在两个医疗系统内分娩的964例孕前T2DM、单胎妊娠患者，其中179例（18.6%）使用了CGM。两组在基线特征（BMI、首次产检HbA1c、孕期平均HbA1c）上相似。然而，CGM组患者在妊娠开始时（45.9% vs. 25.6%）及分娩时（92.7% vs. 74.8%）使用胰岛素的比例显著更高，尽管起始胰岛素剂量相近相似（56单位 vs. 50单位，P=0.19），但CGM组分娩时的胰岛素剂量更高（118单位 vs. 80单位，P<0.001），孕期体重增长也更多（20.2磅 vs. 16.5磅，P=0.01）。
围生期结局令人担忧：CGM组的大于胎龄儿发生率、新生儿复合发病率及新生儿低血糖风险均显著高于SMBG组。多变量逻辑回归分析证实CGM使用与这些不良结局的独立相关性（如下表）。这一结果并非否定CGM的技术优势，而是提示在T2DM合并妊娠管理中，单纯更换监测工具并不足以改善结局。作者呼吁，在广泛推广CGM之前，需要更多关于CGM最佳控制目标的证据以及高质量的随机对照试验。
结语
从上述6项研究可以看出，CGM在GDM管理中的角色远比想象中复杂。一方面，动态CGM指标在孕早期预测GDM方面展现出超越传统指标的价值，为早期风险分层和干预提供了新工具。另一方面，在孕24~28周的常规诊断节点，CGM尚无法替代OGTT，其特异度较低可能导致大量假阳性。在孕前T2DM人群中，CGM使用并未带来围生期结局的改善，甚至与某些不良结局风险升高相关，这提示监测手段的升级必须配套更精准的血糖目标和治疗策略。此外，基础研究揭示了糖皮质激素受体在β细胞代偿中的核心作用，为理解GDM发病机制提供了新靶点。未来，我们需要在大型随机对照试验中明确CGM的最佳应用场景和目标范围，才能真正实现“监测”向“改善结局”的转化。
来源：Oral Presentation: Metabolic and Glycemic Profiles in Pregnancies Affected by Diabetes. Session Number: CT-OR20-1.5. 2026 American Diabetes Association Scientific Sessions. JUNE 7, 2026. 2 comments
在2026年美国糖尿病协会科学年会（ADA2026）的“糖尿病影响妊娠中的代谢与血糖特征”口头报告专题中，6项研究围绕妊娠期血糖监测与代谢适应机制展开了深入探讨。从糖皮质激素受体对母体β细胞代偿的调控，到持续葡萄糖监测（CGM）在妊娠糖尿病（GDM）早期预测、诊断及2型糖尿病（T2DM）妊娠管理中的多重角色，这些研究既展示了CGM的潜力，也揭示了其临床应用的局限性。本文将为您逐一解读这些前沿发现。
母体胰岛的“护花使者”：糖皮质激素受体缺失如何引发GDM
妊娠期间，母体胰岛需要通过增加β细胞数量和胰岛素分泌来对抗逐渐加重的胰岛素抵抗，这种代偿机制一旦失灵，便会诱发GDM。美国匹兹堡大学医学中心匹兹堡儿童医院Hsuan Yeh团队（研究编号：1231-OR）发现，糖皮质激素受体（GR）在其中扮演了不可替代的角色。
研究人员构建了β细胞特异性GR敲除（βGR-KO）小鼠。这些雌鼠在未孕时血糖完全正常，一旦怀孕，便迅速出现典型的GDM表现——葡萄糖耐量受损、葡萄糖刺激的胰岛素分泌显著减少。到了妊娠第15.5天，与野生型孕鼠相比，βGR-KO孕鼠的胰岛β细胞质量和胰岛素含量大幅下降，同时β细胞与α细胞的比例失衡，α细胞在胰岛中央区域异常分布，整个胰岛结构发生扭曲。
机制层面，GR通过转录阻遏作用调控多个关键基因。当GR缺失时，与β细胞功能障碍及氧化应激相关的基因（如ALDOB和ATF3）显著上调，直接推动了GDM发生。有趣的是，研究还发现原代人胰岛在催乳素刺激下GR蛋白表达升高，而妊娠晚期生理性升高的糖皮质激素正是激活GR信号的天然配体。结论指出，糖皮质激素激活GR对于母体胰岛实现妊娠期β细胞代偿至关重要，这一通路的缺陷可能是GDM的重要发病机制之一。
不止是血糖超标：动态CGM模型让GDM预测更上一层楼
早期预测GDM一直是临床难点。美国西北大学Emily Szmuilowicz团队（研究编号：1232-OR）利用GO MOMs多中心观察性研究的数据，探索了动态CGM指标能否比单一时间点的血糖值提供更多信息。
该研究纳入2178例单胎妊娠、无孕前糖尿病的孕妇，在孕10~14周（V1）、16~20周（V2）和24~28周（V3）分别采集盲法CGM数据。GDM诊断（Carpenter-Coustan标准）采用孕24~28周的口服葡萄糖耐量试验（OGTT），总体发生率为14.3%。
研究者采用套索逻辑回归构建预测模型。结果显示，仅仅使用临床因素[年龄、体重指数（BMI）、既往GDM史]远远不够；当加入CGM指标，尤其是血糖超过150 mg/dl的时间占比（%TAR>150 mg/dl）和血糖变异系数（CV）后，模型的预测能力显著提升。单次访视的曲线下面积（AUC）在V1为0.81，V2为0.83；而联合V1和V2的数据后，AUC进一步提升至0.84。值得注意的是，加入V3的CGM指标并未带来额外增益。
这一研究提示，动态CGM模型（尤其是结合CV和TAR）比单用临床数据或静态血糖值更能捕捉到GDM的早期风险信号。
餐后1小时血糖变化：比传统指标更敏锐的早期预警
如果说上述研究关注的是整体CGM指标，那么雅培实验室的Azin S. Mousavi团队（研究编号：1233-OR）则将目光聚焦于餐后血糖的细微波动。他们假设，餐后血糖曲线的动态特征，而非简单的平均值或超阈值时间，可能是更早、更精准的GDM预测生物标志物。
研究分析了来自MAGIC和GLAM两项多中心研究共936例参与者的CGM与OGTT数据。通过专门的餐食检测算法，研究者从CGM数据中提取出每次餐后的关键特征：餐后1小时血糖变化值（餐后Delta-1h）和餐后总血糖波动幅度。随后，将这些餐后特征对OGTT确诊GDM的预测性能，与常规指标[高于140 mg/dl的时间百分比（TA140）、平均血糖、血糖标准差、HbA1c]进行对比。
结果令人印象深刻。餐后Delta-1h的ROC-AUC达到0.78，相比TA140（0.71）相对提高10%，相比HbA1c（0.63）更是大幅提高24%。在实际应用场景中，若固定敏感度为85%，餐后Delta-1h阈值>24 mg/dl时的特异度为53%，而TA140阈值>0.9%时的特异度仅为42%——这意味着使用餐后Delta-1h可以将假阳性率降低18%。换句话说，孕早期通过CGM分析餐后1小时血糖上升幅度，能够更有效地将高风险孕妇从人群中区分出来，为早期干预创造窗口。
代谢与血脂指标：锦上添花还是徒劳无功？
既然CGM指标有效，那么孕早期的代谢敏感性指数、β细胞功能指数以及空腹血脂水平能否进一步提升预测能力？凯撒健康研究中心Erin LeBlanc团队（研究编号：1234-OR）在GO MOMs研究中进行了二次分析，给出了令人失望的答案。
研究纳入2178例孕妇，在孕10~14周进行了75 g OGTT，检测了松田胰岛素敏感性指数（IS）、β细胞功能（βCF）、游离脂肪酸（FFA）和甘油三酯（TG）。主要结局是孕24~28周诊断的GDM（发生率15%）以及大于胎龄儿（LGA，发生率11%）。
研究者采用logistic回归，比较了仅含临床因素（年龄、BMI、既往GDM或巨大儿史）的模型、加入OGTT值的模型，以及进一步加入IS、βCF、FFA和TG的复杂模型。结果显示，无论在训练数据集还是验证数据集中，加入任何代谢或血脂指标都未能提高对GDM或LGA的预测准确性。从下图可见，临床因素联合OGTT已经达到预测能力的平台期，额外的生物标志物无法带来有意义的增益。
这一发现提示，并非所有看似合理的指标都能转化为临床预测效用的提升，尤其是在已有OGTT信息的情况下。
CGM能否取代OGTT？孕24~28周诊断效能分析
如果CGM在早期预测中表现良好，那么到了常规GDM筛查的孕24~28周，CGM是否可以替代OGTT直接用于诊断？ChristianaCare的Audrey Merriam团队（研究编号：1235-OR）利用一项多中心前瞻性队列研究数据给出了否定的答案。
这项预设分析纳入2178例具有有效CGM数据且完成OGTT的参与者（GDM发生率15.4%，其中需要药物治疗的GDM占7.1%）。在孕24~28周，孕妇佩戴盲法CGM 10天，同时进行OGTT。研究者评估了多种CGM指标，包括血糖超过特定阈值的时间、平均血糖波动幅度（MAGE）、变异系数等。
结果令人失望：所有CGM指标对GDM的诊断效能均不理想。表现最好的连续指标是MAGE，其AUC仅为0.73（95%CI：0.68~0.78）；血糖超过150 mg/dl的时间占比AUC为0.71；超过140 mg/dl的时间占比AUC为0.70。当以MAGE≥43 mg/dl作为诊断截断值时，特异度只有59.7%，敏感度为75.4%，阳性预测值低至14.5%。血糖≥140 mg/dl的时间占比≥2%或≥150 mg/dl的时间占比≥1%的诊断截断值同样表现不佳。在独立验证数据集中，结果高度一致，并且对于需要药物治疗的GDM也是如此。
研究人员得出结论，在孕24~28周使用CGM检测GDM的效能有限，特异度较低，不足以替代OGTT进行诊断。
T2DM孕妇的CGM困境：技术未改结局，数据背后的启示
最后一项研究将目光从GDM转向孕前已患有T2DM的孕妇。印第安纳大学医学院Kelsey Pape团队（研究编号：1236-OR）回顾性比较了产前使用CGM与自我血糖监测（SMBG）对围生期结局的影响。
研究纳入2018~2024年在两个医疗系统内分娩的964例孕前T2DM、单胎妊娠患者，其中179例（18.6%）使用了CGM。两组在基线特征（BMI、首次产检HbA1c、孕期平均HbA1c）上相似。然而，CGM组患者在妊娠开始时（45.9% vs. 25.6%）及分娩时（92.7% vs. 74.8%）使用胰岛素的比例显著更高，尽管起始胰岛素剂量相近相似（56单位 vs. 50单位，P=0.19），但CGM组分娩时的胰岛素剂量更高（118单位 vs. 80单位，P<0.001），孕期体重增长也更多（20.2磅 vs. 16.5磅，P=0.01）。
围生期结局令人担忧：CGM组的大于胎龄儿发生率、新生儿复合发病率及新生儿低血糖风险均显著高于SMBG组。多变量逻辑回归分析证实CGM使用与这些不良结局的独立相关性（如下表）。这一结果并非否定CGM的技术优势，而是提示在T2DM合并妊娠管理中，单纯更换监测工具并不足以改善结局。作者呼吁，在广泛推广CGM之前，需要更多关于CGM最佳控制目标的证据以及高质量的随机对照试验。
结语
从上述6项研究可以看出，CGM在GDM管理中的角色远比想象中复杂。一方面，动态CGM指标在孕早期预测GDM方面展现出超越传统指标的价值，为早期风险分层和干预提供了新工具。另一方面，在孕24~28周的常规诊断节点，CGM尚无法替代OGTT，其特异度较低可能导致大量假阳性。在孕前T2DM人群中，CGM使用并未带来围生期结局的改善，甚至与某些不良结局风险升高相关，这提示监测手段的升级必须配套更精准的血糖目标和治疗策略。此外，基础研究揭示了糖皮质激素受体在β细胞代偿中的核心作用，为理解GDM发病机制提供了新靶点。未来，我们需要在大型随机对照试验中明确CGM的最佳应用场景和目标范围，才能真正实现“监测”向“改善结局”的转化。
来源：Oral Presentation: Metabolic and Glycemic Profiles in Pregnancies Affected by Diabetes. Session Number: CT-OR20-1.5. 2026 American Diabetes Association Scientific Sessions. JUNE 7, 2026. 2 comments
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