综述：微小RNA作为糖尿病肾病表型及进展的预测因子：一项系统综述

《International Journal of Diabetes in Developing Countries》：MicroRNAs as predictors of phenotype and progression in diabetic kidney disease: a systematic review

摘要

背景

糖尿病肾病是糖尿病的主要微血管并发症，也是导致终末期肾病的首要原因。诸如白蛋白尿和估算的肾小球滤过率这类传统生物标志物，难以准确预测疾病的异质性或进展情况。而microRNAs（miRNAs），即能够调控转录后基因表达的小型非编码RNA，已被视为用于糖尿病肾病表型分类和预后判断的潜在无创生物标志物。

研究目的

系统评估那些研究miRNAs与糖尿病肾病不同表型——蛋白尿型（P-DKD）和非蛋白尿型（NP-DKD）——之间关联以及这些表型与疾病进展速度（快速进展型与缓慢进展型）之间关系的相关人类研究。

研究方法

通过全面检索主要数据库中的2015年至2025年的相关资料，共筛选出19项符合纳入标准的观察性研究。从中提取了有关研究设计、miRNA检测方法以及差异表达情况的数据，并运用纽卡斯尔-渥太华量表对研究质量进行评估。随后根据糖尿病肾病的表型和进展模式对这些研究进行了叙述性综合分析。

研究结果

研究发现不同的miRNA表达模式。miR-21、miR-192、miR-194和miR-615-3p的表达升高是蛋白尿型糖尿病肾病及快速进展型糖尿病肾病的特征，这表明TGF-β/Smad3介导的纤维化信号通路处于激活状态。相反，抗纤维化miRNAs如miR-27b-3p和miR-1228-3p的水平保持不变或上升，则与非蛋白尿型糖尿病肾病以及较慢的eGFR下降速度相关。总体而言，79%的研究质量为中等至较高水平。

结论

不同的miRNA特征可用于区分糖尿病肾病的不同表型，并预测疾病的进展趋势，这进一步证明了它们作为诊断和预后生物标志物的作用。为了实现精准肾病学，有必要开展标准化多中心验证工作，将miRNA检测结果与临床及生化数据相结合，并运用机器学习技术进行分析。