糖尿病肾病不同分期与Cys-C、尿微量白蛋白及TRFU的表达水平的相关性分析

Correlation Analysis of Cys-C, UMA and TRFU Expression Levels with Different Stages of Diabetes Nephropathy

摘要: 目的：探讨半胱氨酸蛋白酶抑制因子(Cystatin C, Cys-C)、尿微量白蛋白(Urinary Microalbumin, UMA)及转铁蛋白(Urinary Transferrin, TRFU)表达水平与糖尿病肾病(Diabetic Nephropathy, DN)不同分期的相关性。方法：选取2023年6月~2024年12月期间我院确诊的DN患者60例(观察组)，另选同期单纯糖尿病患者30例(对照组)。检测两组血清Cys-C、尿UMA及尿TRFU水平。结果：观察组血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平显著高于对照组(1.58 ± 0.42 vs 1.12 ± 0.27 mg/L，46.34 ± 10.87 vs 28.75 ± 6.23 mg/L，7.54 ± 2.31 vs 4.83 ± 2.12 mg/L，均P < 0.001)；DN不同分期患者的血清Cys-C、尿UMA及尿TRFU水平比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU与DN分期呈显著正相关(r值分别为0.903、0.876、0.892，均P < 0.001)。ROC曲线分析结果显示，三项生物标志物均具有良好的诊断效能(P < 0.05)。结论：DN患者血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平显著升高，且随疾病分期呈上升趋势，诊断效能较高。

Abstract: Objective: To explore the correlation between the expression levels of Cys-C, UMA and TRFU and the different stages of diabetes nephropathy (DN). Methods: From June 2023 to December 2024, 60 patients with DN diagnosed by our Hospital (observation group) and 30 patients with simple diabetes (control group) were selected to detect the levels of serum Cys-C, urinary UMA, and urinary TRFU in two groups. Result: The levels of serum Cys-C, urinary UMA and urinary trfu in the observation group were significantly higher than those in the control group (1.58 ± 0.42 vs 1.12 ± 0.27 mg/L, 46.34 ± 10.87 vs 28.75 ± 6.23 mg/L, 7.54 ± 2.31 vs 4.83 ± 2.12 mg/L, all P < 0.001). The differences in serum Cys-C, urinary UMA, and urinary TRFU levels among patients with DN at different stages were statistically significant (P < 0.05). Serum Cys-C, urine UMA, and urine TRFU were significantly positively correlated with DN staging (r = 0.903, 0.876, 0.892, all P < 0.001). ROC curve analysis showed that the three biomarkers had good diagnostic efficacy (P < 0.05). Conclusion: The levels of serum Cys-C, urinary UMA and urinary trfu in DN patients were significantly increased, and showed an upward trend with the disease stage, and the diagnostic efficiency was high.

1. 引言

糖尿病肾病(Diabetic Nephropathy, DN)是糖尿病最常见的微血管并发症之一，其发病率随着糖尿病患病率的上升而逐年增加，已成为导致终末期肾病(End-Stage Renal Disease, ESRD)的主要原因之一[1]。DN的发病机制复杂，涉及糖代谢紊乱、血流动力学改变、氧化应激、炎症反应等多个方面，且其早期症状往往不明显，易被忽视，导致许多患者在确诊时已进入疾病中晚期，错过了最佳治疗时机[2]。目前，临床上用于DN早期诊断的生物标志物主要包括血清肌酐、尿素氮等传统肾功能指标，但这些指标在DN早期往往无明显变化，难以满足早期诊断的需求[3]。近年来，半胱氨酸蛋白酶抑制因子(Cystatin C, Cys-C)、尿微量白蛋白(Urinary Microalbumin, UMA)及转铁蛋白(Urinary Transferrin, TRFU)等新型生物标志物逐渐受到关注[4]。Cys-C是一种低分子量蛋白质，主要由肾小球滤过，肾小管不分泌也不重吸收，因此其血清浓度与肾小球滤过率密切相关，可作为反映肾小球滤过功能的敏感指标[5]。UMA和TRFU则是反映肾小管损伤的早期敏感指标，当肾小球滤过膜受损时，UMA和TRFU的排泄量会增加，从而提示肾小管损伤的存在。本文通过检测DN患者血清Cys-C、UMA和TRFU的表达水平，探讨其在DN早期诊断中的价值。

2. 资料和方法

2.1. 一般资料

选取2023年6月~2024年12月期间我院确诊的DN患者60例作为观察组，同时选取同期单纯糖尿病患者30例作为对照组。观察组患者中男性32例，女性28例；年龄42~75岁，平均年龄(58.41 ± 4.76)岁。对照组中男性16例，女性14例；年龄45-73岁，平均年龄(56.28 ± 4.52)岁。根据2010年国际专家组建立的DN新型分级标准[5]将60例DN患者分为I期、II期和III期三个亚组，各20例。I期中男性11例，女性9例；年龄43~75岁，平均年龄(58.65 ± 5.01)岁；II期中男性11例，女性9例；年龄42~73岁，平均年龄(58.14 ± 4.37)岁；III期中男性10例，女性10例；年龄44~74岁，平均年龄(58.28 ± 5.24)岁。各组基线资料比较差异无统计学意义(P > 0.05)，有可比性。

2.2. 纳入及排除标准

纳入标准：符合2022版KDIGO DN诊断标准[6]；年龄在18~75岁之间；病程明确，有完整临床资料。排除标准：合并严重心血管疾病、肝功能不全或其他慢性肾病；近期使用对血清Cys-C、尿UMA或尿TRFU水平有显著影响的药物；存在明确感染或炎症性疾病；妊娠或哺乳期妇女。

2.3. 方法

采集空腹静脉血2 mL，使用低速离心(3000 r/min，10分钟)分离血清。采用免疫比浊法检测血清Cys-C水平，检测仪器为西门子品牌全自动生化分析仪，试剂为罗氏(Roche)公司生产的配套试剂。收集24小时尿液，量取总尿量并充分混匀，取10 mL尿液进行离心(3000 r/min，5分钟)。取上清液使用免疫比浊法分析尿UMA浓度。采集清晨首次尿液标本，收集尿液5 mL后立即离心处理(3000 r/min，5分钟)，分离尿上清液，使用放射免疫分析法检测尿TRFU水平，试剂盒由北京北方生物技术研究所提供。

2.4. 观察指标

1) 血清Cys-C水平：测定DN患者和对照组血清Cys-C浓度，评估其在DN诊断中的价值；2) 尿UMA水平：检测尿液中UMA浓度，以反映肾小管损伤程度；3) 尿TRFU水平：分析尿液中TRFU浓度，用于判断肾小球与肾小管联合损伤；4) 不同分期DN患者的指标比较：比较Ⅰ期、Ⅱ期和Ⅲ期不同分期患者的Cys-C、UMA和TRFU水平，并分析血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU与DN分期的相关性。

2.5. 统计学分析

采用SPSS 28.0统计学软件处理数据，计量资料(Cys-C, UMA, TRFU)经Shapiro-Wilk检验，满足正态分布的数据以($\overline{x}\pm s$ )表示，两组比较采用成组设计t检验，三组间比较行单因素方差分析，组间两两比较采用SNK-q检验。以P < 0.05为差异有统计学意义。相关性检验用Pearson相关系数(r)表示，各生物标志物的诊断效能采用受试者工作特征曲线(ROC)分析，计算曲线下面积(AUC)及其95%置信区间。

3. 结果

3.1. 比较两组血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平

观察组血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平显著高于对照组(P < 0.05)，见表1。

Table 1. Comparison of serum Cys-C, urinary UMA, and urinary TRFU levels between the two groups (n, $\overline{x}\pm s$ )

表1. 两组血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平对比(n, $\overline{x}\pm s$ )

组别	例数	血清Cys-C (mg/L)	尿UMA (mg/L)	尿TRFU (mg/L)
观察组	60	1.58 ± 0.42	46.34 ± 10.87	7.54 ± 2.31
对照组	30	1.12 ± 0.27	28.75 ± 6.23	4.83 ± 2.12
t		5.454	8.201	5.388
P		<0.001	<0.001	<0.001

注：Cys-C：半胱氨酸蛋白酶抑制因子；UMA：尿微量白蛋白；TRFU：转铁蛋白。

3.2. 比较不同分期DN患者血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平

随着DN分期的进展，DN患者的血清Cys-C、尿UMA及尿TRFU水平逐步升高，各分期间差异具有统计学意义(P < 0.05)，见表2。

Table 2. Comparison of serum Cys-C, urinary UMA, and urinary TRFU levels in patients with different stages of DN (n, $\overline{x}\pm s$ )

表2. 不同分期DN患者血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU水平对比(n, $\overline{x}\pm s$ )

分期	例数	血清Cys-C (mg/L)	尿UMA (mg/L)	尿TRFU (mg/L)
Ⅰ期	20	1.23 ± 0.35^ab	32.56 ± 9.49^ab	4.71 ± 1.52^ab
Ⅱ期	20	1.62 ± 0.41^a	48.67 ± 11.38^a	7.93 ± 2.19^a
Ⅲ期	20	1.92 ± 0.38	59.71 ± 12.72	9.85 ± 2.47
F		9.875	16.542	15.638
P		<0.001	<0.001	<0.001

注：Cys-C：半胱氨酸蛋白酶抑制因子；UMA：尿微量白蛋白；TRFU：转铁蛋白。与Ⅲ期相比，^aP < 0.05；与Ⅱ期相比，^bP < 0.05。

3.3. 分析血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU与DN分期的相关性

血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU与DN分期呈显著正相关(P < 0.05)，见表3及图1。

Table 3. Correlation of serum Cys-C, urinary UMA, and urinary TRFU with diabetic nephropathy staging

表3. 血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU与糖尿病肾病分期的相关性

指标	r值	P值	95%置信区间
血清Cys-C (mg/L)	0.903	<0.001	0.861~0.936
尿UMA (mg/L)	0.876	<0.001	0.825~0.916
尿TRFU (mg/L)	0.892	<0.001	0.845~0.927

注：Cys-C：半胱氨酸蛋白酶抑制因子；UMA：尿微量白蛋白；TRFU：转铁蛋白。

Figure 1. Trend chart of three biomarker levels with DN staging

图1. 三种生物标志物水平随DN分期变化趋势图

3.4. 三种生物标志物指标诊断效能分析

ROC曲线分析结果显示，三项生物标志物均具有良好的诊断效能(P < 0.05)，见表4及图2。

Table 4. ROC curve analysis results of three biomarkers

表4. 三种生物标志物ROC曲线分析结果

指标	AUC值	95%置信区间	P值	最佳切点值	敏感性(%)	特异性(%)	约登指数	阳性预测值(%)	阴性预测值(%)
血清Cys-C	0.921	0.876~0.966	<0.001	1.35	88.3	86.7	0.750	91.4	81.3
尿UMA	0.897	0.845~0.949	<0.001	35.2	85.0	83.3	0.683	89.5	75.8
尿TRFU	0.912	0.863~0.961	<0.001	6.12	86.7	90.0	0.767	92.9	81.8

Figure 2. ROC curve analysis of three biomarkers

图2. 三种生物标志物ROC曲线分析

4. 讨论

本研究中，DN患者血清Cys-C水平显著高于对照组，且随疾病分期进展呈递增趋势。这一结果与Liao X等[7]的meta分析结论一致，其研究证实Cys-C在DN患者中表达上调且与肾功能损伤程度正相关。但与蔡远扬[8]的研究相比，本研究中Cys-C的升高幅度更为显著(I期即达1.23 ± 0.35 mg/L)，可能与样本纳入标准差异有关——本研究严格排除了合并高血压肾损伤的患者，而高血压常可加速Cys-C升高的病理进程。血清Cys-C与DN分期高达0.903的相关系数，这一结果显著高于杨超等[9]报道的数据，推测可能与以下因素相关：1) 本研究采用2010年国际专家组的新型分级标准，该分期系统更强调肾小球病理改变与肾功能指标的关联度；2) 样本均一性较高，60例DN患者均为单纯糖尿病导致的肾损伤，排除了其他慢性肾病的干扰；3) 检测方法的敏感性差异，本研究使用罗氏配套试剂的免疫比浊法，其检测精度较普通生化试剂更高。但需警惕“分期–指标”循环验证的偏倚，未来研究需采用盲法分期评估以排除此影响。

本研究显示，DN患者尿UMA水平较对照组显著升高，且在疾病不同分期间呈现显著差异。这与许凤姣等[10]的研究结果一致，但朱有根等[11]发现补体C1q可影响UMA的排泄量，而本研究未检测补体系统指标，可能遗漏了部分调节因素。UMA升高的主要原因在于DN患者肾小球滤过屏障的完整性受损。高血糖环境下，肾小球内皮细胞功能异常，基底膜通透性增加，原本不能通过滤过膜的白蛋白开始漏出。同时，肾小管上皮细胞在高糖环境中发生表型转化，重吸收功能下降，进一步加剧了UMA的排泄。

TRFU作为大分子蛋白质，正常情况下几乎不通过完整的肾小球滤过膜。本研究发现DN患者尿TRFU水平显著升高，这与李聪等[12]的结论一致，但Zhou D等[13]构建的机器学习模型中TRFU的权重低于Cys-C，提示其在多指标联合诊断中可能处于辅助地位。TRFU升高主要由于DN病理过程中肾小球基底膜结构破坏导致。糖基化终产物在肾小球基底膜的积累引起胶原交联异常，膜孔径增大，使TRFU等大分子蛋白质得以通过。此外，肾小管间质纤维化进程中，肾小管重吸收功能进行性减退，无法有效回收滤过的TRFU，导致其在尿液中浓度升高。

本研究三项生物标志物均与DN分期呈强正相关，但各自反映的病理环节不同。Cys-C主要反映肾小球滤过功能，UMA体现肾小球滤过屏障完整性，TRFU则综合反映肾小球和肾小管的联合损伤。三者联合检测可从不同角度全面评估肾脏功能状态，提高DN诊断的准确性和敏感性[14] [15]。这为临床医师制定个体化治疗方案提供了更为详细的病理信息。

本研究结果在临床实践中具有重要应用价值。首先，这三项指标可用于DN的早期筛查，特别是在传统肾功能指标尚未异常时，能够提前发现肾脏损伤，为早期干预争取时间。其次，通过动态监测这些指标的变化，可以评估治疗效果和疾病进展情况，指导临床治疗方案的调整。第三，根据不同指标的异常程度，可以判断肾脏损伤的主要部位和机制，为精准治疗提供依据。

基于本研究结果，未来可从以下几个方面深入探索：开展大样本多中心前瞻性研究，验证这些指标在不同人群中的适用性；探索这些生物标志物与DN患者预后的关系，建立风险分层模型；结合基因多态性分析，研究个体差异对生物标志物表达的影响，推进精准医学在DN领域的应用；将人工智能技术应用于多生物标志物数据分析，开发智能诊断系统，提升临床诊断效率。

5. 结论

综上所述，血清Cys-C、尿UMA和尿TRFU作为DN的重要生物标志物，在疾病早期诊断、分期评估和治疗监测中具有显著价值，有望成为DN诊断的重要工具。

声 明

该病例报道已获得病人的知情同意。