제2형 당뇨병(T2D)에서, 특히 전당뇨병(PD) 시기에 고위험 개인을 식별하는 일은 복잡한 대사 원인에 기인하여 여전히 어렵다. 본 연구에서는 한국 코호트의 유전체 및 대사체 데이터를 결합하여 T2D 상태를 3범주(정상 혈당 내성, PD, T2D)로 분류하기 위한 통합 다중오믹스 모형을 개발하고 검증하고자 하였다. 안산-안성 코호트의 1819명 참여자에 대한 단면 자료를 바탕으로, 회귀 분석을 통해 혈당 관련 특성과 T2D 상태와 유의하게 연관된 대사체를 확인하였다. 이어서 대사체 보정 전장유전체 연관성 분석(metabolite-adjusted GWAS)을 수행하여 T2D 관련 유전 변이를 식별하였다. 마지막으로 기저범주 로지스틱 회귀를 사용하여 세 가지 중첩 예측 모형(임상, 대사체-풍부, 통합 다중오믹스)을 구축하고, 층화 5겹 교차검증을 통해 평가하였다. T2D 상태 및 관련 혈당 특성과 일관되게 연관된 대사체는 39종으로 확인되었다. GWAS에서는 T2D와 연관된 독립 단일염기다형성(SNP) 86개를 확인하였다. 임상 요인, 39개 대사체, 86개 SNP를 결합한 최종 통합 다중오믹스 모형은 T2D 상태 분류에서 강력한 예측 성능을 보였으며, 수신자 조작 특성 곡선(AUC) 아래 면적 0.935를 달성하여 임상 모형(AUC = 0.695)과 대사체-풍부 모형(AUC = 0.874)보다 유의하게 향상되었다. 또한 이전에 확립된 외부 모형들을 능가하였고, T2D 상태에 대한 이해에 중요한 단계를 제공한다. 따라서 본 연구의 결과는 유전체와 대사체 데이터를 통합하는 것이 T2D 상태의 3범주 분류를 위한 유용한 틀을 제공함을 보여준다. 이러한 다중오믹스 접근은 임상 또는 단일오믹스 자료만으로 제공되는 위험층화보다 유의하게 향상시키며, 향후 T2D 연구 및 임상 실천을 형성할 가능성을 지닌 T2D에서의 기저 병태생리와 관련된 유의미한 통찰을 제공한다.

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