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糖尿病肾病(DKD)作为糖尿病的最常见的微血管并发症,对患者的健康构成了严重威胁,并已成为慢性肾脏疾病及终末期肾脏疾病的主要诱因。然而,仅根据临床信息进行DKD诊断存在高达49.2%的错误率。因此,开发有效的早期诊断方法对于预防糖尿病相关并发症至关重要。
研究表明,在微量蛋白尿出现之前,许多糖尿病患者可能已经经历了肾功能的早期下降。随着肽组学和代谢组学研究的深入,对DKD的病理机制有了更深入的理解,并发现了一些潜在的生物标志物,这些发现为早期诊断DKD提供了新的视角和方法。
浙江大学化学系分析化学研究所邬建敏团队,通过整合代谢组学和肽组学数据,成功构建了一个尿液多组学分析平台,显著提升了DKD早期诊断和病情判评估的准确性。进一步结合机器学习,研究团队构建了一个逐步预测模型。该模型在外部验证队列中展示出卓越的分类性能:健康对照组(HC)的准确率为89.9%、2型糖尿病(T2DM)为75.5%、早期DKD为69.6%、显性DKD为75.7%。此外,该模型还能以87.5%的准确率区分尿微量白蛋白浓度异常的T2DM患者。
基于肽组学和代谢组学的糖尿病肾病诊断研究2023年发表于国际著名期刊Theranostics[THERANOSTICS 2023; 13(10):3188-3203.]
原文链接
https://www.thno.org/v13p3188
DKD诊断的三步预测模型
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