血清与尿液代谢指纹图谱：IgA肾病诊断与预后的新突破

《Materials Today Bio》：Serum and urine metabolic fingerprints enable diagnosis and prognosis for IgA nephropathy

本研究针对IgA肾病（IgAN）诊断依赖侵入性肾活检、缺乏无创精准工具的临床难题，开发了基于纳米颗粒增强激光解吸电离质谱（NPELDI-MS）的双流体代谢图谱分析策略。通过整合血清代谢指纹（SMF）和尿液代谢指纹（UMF）的机器学习模型，实现了IgAN的高精度诊断（AUC=0.81–0.95），并揭示了不同预后亚组的代谢通路差异（p<0.05）。该研究为IgAN的早期诊断、动态监测及预后评估提供了非侵入性新方法，具有重要临床转化价值。

　　

在慢性肾脏病（CKD）的庞大患者群体中，IgA肾病（IgAN）作为全球最常见的原发性肾小球肾炎，呈现出显著的地域差异性——在东亚地区可占原发性肾小球疾病的40%，远高于欧洲的20%和北美的10%。更严峻的是，即使接受规范治疗，仍有20%-40%的患者在10-20年内进展至终末期肾病（ESRD）。目前，IgAN的诊断和预后评估高度依赖肾活检这一“金标准”，但该技术存在出血风险（1%-40%）、取样误差（高达30%）以及无法重复监测等局限。临床常用的非侵入性指标如尿蛋白肌酐比（UPCR）和估算肾小球滤过率（eGFR）又缺乏疾病特异性，难以精准区分疾病亚型或预测进展。因此，开发敏感、特异且无创的检测工具已成为改善IgAN临床管理的迫切需求。

近日，复旦大学附属中山医院检验科团队在《Materials Today Bio》发表研究，提出了一种基于血清与尿液代谢指纹（SMF/UMF）的双流体代谢图谱分析策略。该研究利用纳米颗粒增强激光解吸电离质谱（NPELDI-MS）技术，结合机器学习算法，不仅实现了IgAN的高精度诊断，还成功追踪了治疗过程中关键代谢物的动态变化，为疾病预后评估提供了新视角。

研究团队通过改良的溶剂热法合成具有多晶粗糙表面的铁基纳米颗粒，构建了高通量NPELDI-MS检测平台。该平台仅需1μL样本、20秒即可完成单样本检测，且每芯片可容纳384个样本。研究纳入302名参与者（102例IgAN患者及200名健康对照），并纵向收集32例IgAN患者治疗期间三个时间点的配对血清、尿液样本。通过机器学习算法（包括岭回归、LASSO回归、随机森林和神经网络）对SMF和UMF数据进行分析，筛选关键代谢标志物，并进行通路富集分析。

2.1. 材料特性与研究设计

铁基纳米颗粒呈现多晶粗糙结构，增强了对代谢物的光热解吸效率。平台检测五种代表性代谢物的变异系数（CV）均<10%，显示良好重复性。研究采用病例队列设计，最终纳入102例IgAN患者和200名健康对照，SMF和UMF质量谱在组内相似性评分≥0.8的样本超过90%，证实数据可靠性。

2.2. 基于SMF和UMF的IgAN诊断

从质谱数据中分别提取427个（SMF）和441个（UMF）m/z特征。机器学习模型在训练队列中诊断IgAN的AUC达0.84–0.91（SMF）和0.95–0.97（UMF），验证队列中性能保持稳定（SMF的AUC为0.85–0.95，UMF为0.94–0.98）。结果表明，双流体代谢图谱可有效区分IgAN与健康人群。

2.3. IgAN诊断的特征选择

通过LASSO回归筛选出5个血清代谢标志物（葡萄糖、乳酸、苏氨酸、缬氨酸等）和4个尿液标志物（葡萄糖、胸腺嘧啶、乙醇酸、尿素）。组合标志物面板显著提升诊断效能：血清面板在验证队列AUC为0.81，尿液面板AUC达0.93，优于单一标志物（AUC：0.54–0.87）。

2.4. 富集分析与IgAN治疗预后

通路分析显示，血清标志物关联缬氨酸/亮氨酸/异亮氨酸生物合成、半乳糖代谢等7条通路；尿液标志物涉及精氨酸生物合成、嘌呤/嘧啶代谢等6条通路。纵向监测发现，临床改善组血清乳酸、缬氨酸水平持续下降，而进展组呈先降后升趋势；尿液乙醇酸和尿素在进展组初期骤降后平台期，改善组则先升后回落。这些动态变化为预后判断提供了代谢依据。

研究结论强调，NPELDI-MS驱动的双流体代谢图谱不仅克服了单一生化流体分析的局限性，还通过机器学习整合实现了IgAN的精准诊断（AUC最高达0.95）和预后分层。发现的代谢标志物及其相关通路（如氨基酸代谢、糖代谢紊乱）揭示了IgAN进展的潜在机制，包括肠道菌群失调、能量代谢重编程等。尽管存在单中心研究的局限性，该平台为无创、实时监测IgAN提供了新范式，未来通过多中心验证和技术优化（如纳米结构工程），有望推动代谢组学在肾脏病精准管理中的临床应用。