Поиск биомаркеров диабетической нефропатии 2 типа на основе протеомики и метаболомики мочи
Mining biomarkers for type 2 diabetic nephropathy based on urinary proteomics and metabolomics
2026-06-22
SCID: 54.1/9vntvsbg
Discuss with AI
соотношение альбумин/креатинин (ACR)мочевой SERPINA1панель аминокислот мочимочевая метаболомикамочевая протеомика
Figures from the paper
Abstract (AI)
Введение: Оценить и выявить мочевые биомаркеры для ранней диагностики и стадирования диабетической болезни почек (DKD). Методы: В исследование включено 200 участников: здоровые контролы (NDM, n = 50) и пациенты с сахарным диабетом 2 типа. Пациенты с сахарным диабетом были стратифицированы по соотношению альбумина к креатинину в моче (ACR) на следующие группы: нормоальбуминурия (SDM, n = 50), микроальбуминурия (MADKD, n = 50) и макроальбуминурия (ADKD, n = 50). С использованием интегрированной многомерной стратегии скрининга мы систематически оценили традиционные маркеры белка мочи (мочевой ретинол-связывающий белок [URBP], мочевой иммуноглобулин G [UIgG], мочевой трансферрин [UTRF], мочевой альфа-1-микроглобулин [Uα1-MG] и мочевой бета-2-микроглобулин [Uβ2-MG]), 20 аминокислот мочи и белки мочи, идентифицированные с помощью высокопроходной масс-спектрометрии. Кандидатные белки были верифицированы методом ELISA, а их диагностическая эффективность оценена с помощью анализа ROC-кривой, при этом ACR использовался в качестве практического клинического ориентира. Результаты: Среди традиционных белковых маркеров мочи UTRF и UIgG продемонстрировали отличную диагностическую ценность с площадями под кривой (AUC) 0.926 и 0.916 соответственно. Среди аминокислот наилучшую диагностическую характеристику показала пролин (PRO) (AUC = 0.746). Однако при объединении всех 20 аминокислот мочи в диагностическую модель она продемонстрировала выдающуюся диагностическую ценность (AUC = 0.928), превзойдя отдельные аминокислоты и даже традиционные белковые маркеры. Из топ-50 белков, обнаруженных при протеомном скрининге, ключевым оказался белок семейства серпинов A member 1 (SERPINA1). Последующая валидация ELISA и анализ ROC дополнительно подтвердили, что SERPINA1 обладает выдающейся диагностической способностью (AUC = 0.964, 95% ДИ: 0.936–0.990), значительно превосходя другие кандидатные белки: остеокласт-ассоциированный иммуноглобулиноподобный рецептор (OSCAR), контактин 1 (CNTN1) и молекулу CD58 (CD58). Выводы: Традиционные белки, особенно UTRF и UIgG, имеют диагностическую ценность. Комбинация из 20 аминокислот (AUC = 0.928) превзошла их. В данном исследовании впервые систематически идентифицирован мочевой SERPINA1 как высокоперспективный биомаркер DKD, предлагающий новую мишень для ранней диагностики и точного ведения.
Key Findings
1
Комбинированная диагностическая модель из всех 20 мочевых аминокислот продемонстрировала выдающуюся диагностическую эффективность (AUC = 0,928), превзойдя отдельные аминокислоты и традиционные белковые маркеры.
2
Среди традиционных мочевых белковых маркеров мочевой трансферрин (UTRF) и мочевой иммуноглобулин G (UIgG) показали отличную диагностическую ценность для ДН (AUC 0,926 и 0,916).
3
Пролин (PRO) оказался лучшей отдельной мочевой аминокислотой для диагностики ДН (AUC = 0,746).
4
Протеомный скрининг выявил SERPINA1 как ключевой мочевой белковый биомаркер; валидация ELISA показала превосходную диагностическую способность SERPINA1 (AUC = 0,964, 95% CI: 0,936-0,990).
5
SERPINA1 значительно превзошел другие кандидатные белки (OSCAR, CNTN1, CD58) как мочевой биомаркер ДН, предлагая новый таргет для ранней диагностики и точного ведения.
Research Object
Мочевые биомаркеры (белки и аминокислоты) у пациентов с диабетической нефропатией 2-го типа / диабетической болезнью почек
Research Subject
Диагностическая эффективность для ранней диагностики и стадирования диабетической болезни почек, включая выявление и валидацию конкретных мочевых биомаркеров (например, SERPINA1, UTRF, UIgG, панель из 20 аминокислот), оцениваемая с помощью ROC/AUC по сравнению со стадированием на основе соотношения альбумин/креатинин (ACR)
Publication Details
Publication Date
2026-06-22
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest