糖尿病肾病目前是尿毒症的主要原发病之一,尿毒症患者只能依赖血液透析生存,给社会和家庭造成巨大的经济负担。但目前糖尿病肾病的确诊只能依赖于有创肾活检,缺乏无创性诊断模式对患者进行早期诊断,早期干预及病情评估。本研究拟利用解放军总医院具有大样本患者群的临床优势,筛选和建立2型糖尿病及糖尿病肾病患者的大样本随访人群,采集生物信息,开发临床随访数据库及尿液样本资源库;利用定量(比较)尿蛋白质组学技术,定期对随访人群进行尿蛋白质组纵向动态变化分析检测,建立随访人群的尿蛋白质组纵向动态变化数据库;最后创新性的通过和肾活检的病理分析结果及临床数据关联,利用机器学习算法构建决策模型,并采用交叉验证的方法对模型进行检验和评估,以期建立能筛选糖尿病肾病高危患者,早期诊断,评估病情及预测预后的无创性疾病诊断模型。本项目的实施将有助于糖尿病肾病的早期诊断、早期干预,实现基础研究成果向临床的快速转化。
Biological information processing;Biological information analysis;Diabetic nephropathy;urine proteomics;early diagnosis
糖尿病肾病目前是尿毒症的主要原发病之一。尿毒症患者只能依赖血液透析生存,这给家庭以及社会造成巨大的经济负担。目前,糖尿病肾病的确诊只能依赖于有创肾活检,缺乏无创性诊断模式对患者进行早期诊断,早期干预及病情评估。本研究利用解放军总医院具有大样本患者群的临床优势,完成了以下几项工作1) 筛选和建立2型糖尿病及糖尿病肾病患者的大样本随访人群,采集病人生物信息并开发临床随访数据库;2)严格按照样本资源库的要求,制定规范化操作流程,建立2型糖尿病及糖尿病肾病患者尿液样本资源库;3)利用定量(比较)尿蛋白组学技术,定期对随访人群进行尿蛋白质组纵向动态变化分析检测,建立随访人群的尿蛋白质组纵向动态变化数据库;4)发现能预警糖尿病肾病发生及进展的生物学标志物,Sia2-6Gal在尿蛋白中的丰度随着“正常-糖尿病-伴微量蛋白尿的糖尿病肾病-伴大量蛋白尿的糖尿病肾病”,糖尿病肾病病程的发展逐渐增高;5)发现能鉴别糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病的生物学标志物,Sia2-6Gal在糖尿病肾病患者中有表达,在非糖尿病性肾脏疾病(糖尿病合并IgA肾病及糖尿病合并MN)中无表达;6)建立了能用于糖尿病肾病鉴别诊断的无创性疾病诊断模型,并正在进行多中心临床验证。在此课题期间,共发表SCI论文9篇,中文论文5篇;参编专著3部;获得软件著作权2项;作为主要完成人获得2014年国家科技进步创新团队奖及中华医学科技一等奖各1项;培养研究生2名;晋升科室副主任/副主任医师/副教授/硕士研究生导师1人;派送哈佛大学医学院学习1人;项目负责人获解放军总医院“百名新秀”培育对象。