“滴血算病”（1）：检测5种血浆蛋白质，即可有效预测糖尿病肾病的发生风险

糖尿病是一个影响约5亿人的全球性公共卫生问题。慢性肾脏疾病(CKD)是糖尿病的主要血管并发症。据估计，近40%的糖尿病患者会发展为CKD，糖尿病合并肾脏疾病，即糖尿病肾病，会显著增加终末期肾脏疾病(ESKD)和死亡的风险。为了更准确地预测糖尿病患者发生CKD的风险，CKD预测联盟开发了一种基于临床危险因素的预测模型：CKD- PC (CKD Prediction Consortium)。该模型虽然具有较好的预测效果，但由于包含了11个临床危险因素，操作相对复杂，影响了临床实践的推广应用。因此，亟需开发一种简易、便捷的筛选糖尿病肾病高危人群的临床策略。

蛋白质整合了遗传、环境、年龄、并发症、行为和药物等多方面因素的影响，在调节生物过程中扮演着关键角色。**蛋白质组学分析的优势在于其****不仅能够识别出疾病发生之前的新型生物标志物，而且蛋白质本身就是许多疾病的主要药物靶点。**然而，尚未有研究系统评估蛋白质组学在预测糖尿病患者CKD发生风险方面的作用。

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南方医科大学南方医院国家肾脏病临床研究中心的研究人员针对这一问题进行了深入研究，研究成果近期发表于《Diabetes Care》杂志。本研究由侯凡凡院士和秦献辉教授组织，叶梓良博士和张园园医生为第一作者。研究纳入了2,094名糖尿病患者，首次建立并验证了一项基于5-11个血浆蛋白质的预测模型，可以有效预测糖尿病人群的CKD发生风险。

通过将参与者随机分为训练集和验证集，研究者们在训练集中于2,911中血浆蛋白质中筛选出11种关键蛋白，并以此建立了一个蛋白质风险预测模型。结果表明，在验证集中，这个蛋白质风险预测模型可以有效识别CKD高危人群；同时，**该蛋白质风险预测模型显著提高了CKD-PC模型对糖尿病患者CKD风险的判别能力和重新分类的准确性。**即便只考虑该模型中的前五个关键蛋白质，包括CD27、GDF15、FSTL3、IGFBP4和COL6A3，也可以取得类似的显著效果。

建立传统的临床危险因素预测需要整合不同领域的数据，包括问卷调查，体格检查，血液生化检查、尿常规检查等，往往繁琐、耗时且难以标准化。随着蛋白质组学技术的发展，**我们的研究结果提供了一种标准化的简单策略，强调通过获取单次血标本客观检测血浆蛋白质即可有效预测糖尿病人群CKD的发生风险。**该方法尤其适用于大规模人群的健康评估和管理，是促进群体健康的重要策略。这一研究发现对于临床实践和群体公共卫生具有重要的价值，有望改善糖尿病患者的健康管理和早期防治。

参考文献：Ye Z, Zhang Y, Zhang Y, Yang S, He P, Liu M, Zhou C, Gan X, Huang Y, Xiang H, Hou FF, Qin X. Large-Scale Proteomics Improve Prediction of Chronic Kidney Disease in People With Diabetes. Diabetes Care. 2024 Oct 1;47(10):1757-1763. doi:10.2337/dc24-0290. PMID: 39042512.

编辑 | 叶梓良 张园园 陈丹

审核 | 秦献辉