肾脏生物标志物在糖尿病肾病早期诊断中的价值与临床应用

作者:常云鹏 邸阜生
作者单位:天津市第三中心医院内分泌科 2022-04-26

邸阜生,教授、主任医师,天津市第三中心医院内分泌科主任,内科教研室主任,循证医学教研室主任,中华医学会内分泌专业委员会肝脏与代谢学组委员,中国医师协会内分泌代谢分会委员,中国医师协会循证医学专业委员会全国常委,天津市糖尿病学会副主任委员,天津市中西医结合学会内分泌代谢分会副主任委员,天津市医学人文学会副主任委员。


常云鹏,医学博士、医师。现任天津市第三中心医院内分泌科住院医师,天津市中西医结合学会内分泌专业委员会青年委员,参与多项国家自然科学基金的研究工作,参与多篇SCI期刊学术论文发表。



糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)作为糖尿病微血管并发症之一,是终末期肾脏疾病(end-stage renal disease,ESRD)的主要原因,也是糖尿病患者寿命缩短的主要原因之一[1]。DKD早期诊治对延缓DKD进展、延长糖尿病患者寿命意义重大。


生物标志物指可以标记系统、器官、组织、细胞甚至亚细胞结构变化或功能异常的生化指标。尿白蛋白-肌酐比值(urine albumin-to-creatinine ratio,UACR)和肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)是诊断DKD的两个指标。研究表明,在尿白蛋白中度增加的时候,一些糖尿病患者肾脏已经发生肾小球和肾小管间质损害,这表明尿白蛋白不是DKD的敏感标志物[2]。另外,根据血肌酐估算的肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate,eGFR)值仅在eGFR>60ml/(min·1.73m2)时才准确[3]。另外,肾活检是DKD的诊断标准之一,可提供具有适当预后价值的肾小球和肾小管组织学依据,但它作为一种有创检查,存在禁忌证且有并发症风险,可重复性非常差,多用于DKD和非DKD的鉴别诊断。因此,寻找比UACR和eGFR更敏感和特异的生物标志物在早期DKD诊治方面是具有十分重要的意义。


一、肾脏生物标志物在糖尿病肾病早期诊断价值的研究


(一)肾小球损伤相关生物标志物


1. 肾病蛋白(nephrin):足细胞作为终末分化的细胞,是肾小球滤过膜的最后一道屏障,在防止蛋白尿产生中具有重要作用。nephrin作为足细胞裂孔膜组成部分,是一种跨膜蛋白,也是足细胞黏附、移动和存活的信号枢纽,nephrin数量减少将导致尿蛋白增加[4]。Irena Kostovska等[5]以2型糖尿病(type 2 diabetes,T2DM)患者为研究对象,发现尿nephrin存在于100%大量白蛋白尿T2DM患者,88%微量白蛋白尿T2DM患者,82%正常白蛋白尿T2DM患者,与对照组相比,所有T2DM患者尿nephrin浓度显著增加,尿nephrin与eGFR呈统计学负相关(r=-0.54),受试者工作特征(receive operator characteristic curve,ROC)曲线显示nephrin在DKD的预测概率为96%。Kishore Kondapi等研究显示从正常白蛋白尿到大量白蛋白尿阶段,尿nephrin呈比例升高,差异有统计学意义,ROC曲线显示尿nephrin为97.5ng/ml时,灵敏度为92.5%,特异度为76.7%,推断即使在正常白蛋白尿阶段,尿nephrin排泄增加,nephrin是糖尿病患者早期肾功能损害的敏感标志物[6]。总结见表1。


2. 转铁蛋白(transferrin,TRF):TRF是一种血浆蛋白,其分子量(76.5kDa)略高于白蛋白,研究显示,即使在没有白蛋白尿的情况下,与健康对照组相比,糖尿病患者的尿TRF排泄量增加[7]。一项研究以T2DM患者为研究对象,以健康人群为对照组,2组患者尿微量白蛋白均为阴性,T2DM组年龄较大,糖化血红蛋白A1c值较高,内皮功能障碍较严重;与健康对照组相比,T2DM组患者尿/血TRF比值有显著差异,提示尿TRF与肾损伤早期的内皮细胞功能障碍有关,在尿微量白蛋白阴性的T2DM患者中可预测DKD发生[8]。另有研究显示,尿白蛋白和血压均正常的1型糖尿病(type 1 diabetes,T1DM)儿童和青少年中,尿TRF水平升高,提示出现白蛋白尿之前,DKD已经出现[9]。总结见表1。


还有其他与肾小球有关的生物标记物,如免疫球蛋白G(immunoglobulin G,IgG)、铜蓝蛋白(ceruloplasmin)、层粘连蛋白(laminin)、Ⅳ型胶原蛋白(type IV collagen)、lipocalin型前列腺素D合酶(lipocalin-type prostaglandin-D synthase,L-PGDS)[10]。研究显示,在尿白蛋白在正常范围内的T2DM患者中,尿IgG、铜蓝蛋白、TRF排泄率明显平行升高,表明其在早期诊断DKD方面具有一定参考价值[11]。另外,laminin是肾小球基底膜的组成部分;IV型胶原是肾小球基底膜和系膜基质的一部分;L-PGDS是与肾小球毛细血管壁病变相关的生物标志物,这些因子在一定程度上均可作为预测DKD的生物标志物[10, 12]。总结见表1。





(二)肾小管损伤相关的肾脏生物标志物


1. 肝脏型脂肪酸结合蛋白(liver fatty acid-binding protein,L-FABP):尿L-FABP是一种低分子量蛋白,在人近端肾小管细胞细胞质中表达,也在肝脏水平表达[10]。研究结果显示[16],尿L-FABP水平与eGFR呈显著负相关,尿白蛋白正常的糖尿病组患者中尿L-FABP水平显著高于非糖尿病对照组,ROC曲线分析显示L-FABP的ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)显著高于ACR的AUC,截点是5ug L-FABP/g肌酐(creatinine,Cr)时,灵敏度为98.1%,特异度为90%,FABP/g Cr截点为4.3ug L-FABP/g Cr时,其灵敏度为100%,特异度为86.67%。另外,尿L-FABP水平升高预示高血压患者不良心血管事件[17]。不论分期,L-FABP是DKD进展的独立预测因子[18](总结见表2)。


2. 中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(neutrophil gelatinase-associated lipocalin,NGAL):NGAL属于脂质运载蛋白家族的小蛋白(25kD),根据其作为先天抗菌因子的作用,它在活化的中性粒细胞中被发现[19]。尿NGAL是各种急性临床环境中急性肾损伤早期的预测生物标志物[19]。在广泛的年龄范围内,患者高血压前期,由于NGAL与肾功能下降和收缩压升高密切相关,即使在尿白蛋白正常范围的T1DM患者中,NGAL可作为早期肾功能损害的生物标志物[20]。Gudeta D. Fufaa等学者对260名印第安人基线尿样本生物标志物浓度进行测量,随访中位数为14年,NGAL/Cr与ESRD(HR 1.59,95%置信区间CI 1.20,2.11)和死亡率(HR 1.39,95%CI 1.06,1.82)呈正相关,尿液中NGAL和L-FABP的浓度与重要的健康结果相关[21]。一项有关NGAL的荟萃分析[22]结果显示,对于尿白蛋白正常范围内的糖尿病患者,血清NGAL对于诊断肾脏疾病的灵敏度和特异度分别0.90(0.82-0.95)和0.97(0.90-0.99),尿NGAL灵敏度为0.94(0.87-0.98),尿NGAL特异度为0.90(0.81-0.96),提示NGAL对正常白蛋白尿肾病有潜在的诊断价值。总结见表2。


3. 肾损伤因子1(kidney injury molecule-1,KIM-1):KIM-1是上皮跨膜糖蛋白,在肾脏近端小管缺血或中毒后表达[23]。荟萃分析结果显示,正常白蛋白尿的T2DM患者尿KIM-1 AUC为0.85(95%CI 0.82-0.88),尿KIM-1诊断早期DKD的灵敏度为0.68(95%CI 0.35-0.89),特异度为0.83(95%CI 0.69-0.92),阳性似然比为4.1(95%CI 1.5-11.0),阴性似然比为0.38(95%CI 0.14-1.06)[23](总结见表2)。


4. N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶(N-acetyl-β-D glucosaminidase,NAG):NAG是一种位于近端肾小管细胞溶酶体中的酶。在近端肾小管细胞损伤的情况下,NAG被大量释放到尿液中,是敏感的肾小管损伤标志物[10]。研究者发现尿NAG独立预测大量白蛋白尿(OR 2.26)和微量白蛋白尿(OR 1.86)[24]。另外,Hae Kyung Kim等发现尿NAG升高与T2DM患者较高的肝纤维化程度独立相关[25]。还有研究验证了尿NAG与无肾病T1DM患者心血管自主神经病变存在和严重程度及心率变异性变化的关联[26](总结见表2)。

在其他肾小管损伤标志物包括胱抑素C(cystatinC,CysC)、α-1-微球蛋白(alpha-1-microglobulin)、血管紧张素原(angiotensinogen)等[10, 12]。目前一些研究开始探讨一种或多种在DKD过程中具有重要意义的生物标志物,并试图找出它们与DKD之间的联系。然而,迄今为止,这些生物标志物尚未被确定为鉴定早期DKD的金标准。需要大量研究进一步明确这些生物标志物诊断DKD的敏感度和特异度,及与DKD预后的关系(总结见表2)。





二、其他肾脏生物标志物


1. 炎症相关生物标志物:DM是一种全身的慢性炎症过程,包括肾脏。大量炎症介质如细胞因子和趋化因子在这个过程中产生,可作为早期诊断和预测DKD的标志物。有研究显示在T1DM收集的尿样中测量5种炎症标志物,包括细胞介素6(interleukin 6,IL-6),细胞介素8(interleukin 8,IL-8),单核细胞趋化因子蛋白1(monocyte chemokines protein 1,MCP-1),干扰素γ诱导蛋白10(interferon gamma-induced protein 10,IP-10)和巨噬细胞炎症蛋白-1delta(macrophage inflammatory protein-1 delta),在早期进行性肾功能衰竭患者,尿液中这些炎症标志物的浓度显著高于肾功能稳定的患者[28]。总结见表3。


2. 氧化应激相关生物标志物:氧化应激在高血糖引起的细胞损伤中起关键作用。增强的氧化应激可引起内皮细胞功能障碍,促进炎性细胞增生,并增加细胞外基质合成和细胞增殖[12]。目前已有大量研究针对氧化应激标志物如NADPH氧化酶2(NADPH oxidase 2,NOX2)、NADPH氧化酶4(NADPH oxidase 2,NOX4)、活性氧(reactive oxygen species,ROS)、8-羟基脱氧鸟苷(8-hydroxy-2-deoxyguanosine,8-OHdG)进行研究,DKD状态下这些氧化应激指标升高,抑制氧化应激水平可改善DKD[29-32](总结见表3)。


3. 微小RNA(miRNA,miR):miR是由18-22个核苷酸组成的非编码单链RNA,其主要在转录后调节基因表达。miRNA通过调节mRNA降解和翻译在调节细胞周期、凋亡和分化中起关键作用[33]。miRNA与肿瘤,肾脏疾病,心血管疾病和糖尿病等各种疾病密不可分[34, 35]。研究显示,与T2DM和健康对照组相比,DKD患者血miR-193a-3p和miR-320c表达升高,miR-27a-3p表达降低,在DKD患者中,升高的miR-193a-3p表达与eGFR水平呈负相关,而与尿蛋白水平呈正相关;miR-193a-3p ROC曲线结果显示miR-193a-3p的AUC为0.876,miR-193a-3p的特异度和灵敏度分别为94.3%和74.5%;这些数据表明miR-193a-3p可用于区分患者是否患有DKD;Kaplan-Meier分析表明,miR-193a-3p高表达的DKD患者无透析生存期缩短。因此,高表达的miR-193a-3p表达不利于DKD患者预后;miR-193a-3p参与DKD发病机制,可能作为DKD的潜在新型诊断生物标志物[33]。另有研究显示,与其他肾脏疾病患者和健康受试者相比,DKD患者血清miRNA-125b-5p水平显著升高,DKD患者的血清miRNA-181b-5p水平较低,这些结果表明miRNA-125b-5p和miRNA-181b-5p可能成为新的诊断生物标志物[36](总结见表3)。


4. 组学分析:在过去几年中,几种非侵入性方法被提出,主要基于用于评估尿液或血清生物标志物的“组学”技术。测量尿蛋白质组是非侵入性的,定量测定尿蛋白和肽是区分疾病阶段或监测治疗反应的平台[37]。大量学者已进行许多努力帮助DKD患者进行风险评估。在尿白蛋白正常范围的T2DM患者中,尿蛋白质组学分类CKD273的高风险评分与使中位数为2.5年内进展为微量白蛋白尿的风险增加[38](总结见表3)。


5. 风险预测模型:年龄、血糖控制情况、糖尿病病程等是DKD进展的危险因素,然而,很少有人使用这些临床数据来建立风险预测模型。Wenhui Jiang等学者纳入了20个队列,其中包括41271名T2DM患者进行荟萃分析,发现年龄、体重指数、吸烟、糖尿病视网膜病变、糖化血红蛋白A1c、收缩压、高密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、UACR和eGFR均有统计学意义。除了eGFR之外,所有这些风险因素都包括在模型中,所有危险因素均根据其权重进行评分,最高分为37.0分,该模型在外部队列中验证,中位随访时间为2.9年;该研究谨慎地选择16.0作为临界值,灵敏度为0.847,特异性为0.677。该预测模型AUC为0.765,为检测DKD高危患者提供了简单工具[39](总结见表3)。





三、肾脏生物标志物在糖尿病肾病早期诊断中的临床应用


临床病例:男性患者,65岁,既往T2DM 10年,平素口服二甲双胍治疗,血糖控制欠佳,糖化血红蛋白为7.5%,eGFR为88.74mL/(min·1.73m2),常规复查示24小时尿蛋白为20mg/24小时,尿KIM-1升高,如何考虑患者的诊断?

(1)初步诊断:患者男,65岁,既往2型糖尿病,化验示24小时尿蛋白正常范围,尿KIM-1升高,初步考虑为糖尿病肾病早期。

(2)查阅文献:T2DM患者患DKD的概率为40%(验前概率)[40]。荟萃分析显示,正常白蛋白尿的T2DM患者尿KIM-1 AUC为0.85(95%CI 0.82-0.88),尿KIM-1诊断早期DKD的灵敏度为0.68,特异度为0.83,阳性似然比为4.1,阴性似然比为0.38[23]。

(3)验后概率计算:验前概率=40%;验前比=验前概率/(1-验前概率)=0.4/(1-0.4)=0.67;验后比=验前比×似然比=0.67×4.1=2.747;验后概率=验后比/(1+验后比)=0.73。故该患者患DKD的验后概率为73%,即该患者患DKD概率为73%。

(4)诊疗思路:当验后概率超过某个阈值的时候,医生会建议开始治疗,该阈值为治疗阈值[41]。当验后概率低于某个阈值的时候,医生会排除这个诊断,该阈值为检验阈值[41]。当诊断概率处于检验概率与治疗概率之间时,则需要进行进一步检查[41]。尽管DKD是ESRD的主要原因,但肾穿刺是有创的,存在并发症的可能性大。研究显示,恩格列净作为一种降糖药,对DKD具有保护作用,延缓DKD进展,降低全因死亡率[42-44],且与安慰剂对照组相比,不良事件发生比例无类似。加用恩格列净疗效好,安全性高,容易开展,考虑暂不采用进一步有风险的肾穿刺检查,加用恩格列净药物后密切监测疗效。

(5)治疗方案:加用恩格列净,密切监测KIM-1、UACR和肾功能。

尽管目前已涌现出大量生物标志物(图1),但仍无法代替传统UACR、eGFR、病理检查,成为诊断、预测进展及预后的金标准,仍需大量研究为这些生物标志物应用提供更多循证学证据。对新生生物标志物的研究将有助于临床对DKD进行早期诊治,对防治DKD具有十分重要的意义。



注:nephrin,肾病蛋白;TRF,转铁蛋白;IgG,免疫球蛋白G;L-PGDS,lipocalin型前列腺

素D合酶;L-FABP,肝脏型脂肪酸结合蛋白;NGAL,中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白;KIM-1,肾损伤因子1;NAG,N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶;CysC,胱抑素C;IL-6,白介素6;IL-8,白介素8;MCP-1,单核细胞趋化因子蛋白1;IP-10,干扰素γ诱导蛋白10,NOX2,NADPH氧化酶2;NOX4,NADPH氧化酶4;ROS,活性氧;miR:微小RNA。


参考文献


Livingstone S J, Levin D, Looker H C, et al. Estimated life expectancy in a scottish cohort with type 1 diabetes, 2008-2010[J]. JAMA, 2015, 313(1): 37-44.

Said S M, Nasr S H. Silent diabetic nephropathy[J]. Kidney Int, 2016, 90(1): 24-26.

Bjornstad P, Cherney D Z, Maahs D M. Update on estimation of kidney function in diabetic kidney disease[J]. Curr Diab Rep, 2015, 15(9): 57.

Brinkkoetter P T, Ising C, Benzing T. The role of the podocyte in albumin filtration[J]. Nat Rev Nephrol, 2013, 9(6): 328-336.

Kostovska I, Tosheska-Trajkovska K, Topuzovska S, et al. Urinary nephrin is earlier, more sensitive and specific marker of diabetic nephropathy than microalbuminuria[J]. J Med Biochem, 2020, 39(1): 83-90.

Kondapi K, Kumar N L, Moorthy S, et al. A study of association of urinary nephrin with albuminuria in patients with diabetic nephropathy[J]. Indian J Nephrol, 2021, 31(2): 142-148.

Currie G, Mckay G, Delles C. Biomarkers in diabetic nephropathy: present and future[J]. World J Diabetes, 2014, 5(6): 763-776.

Sanchez Hidalgo J J, Suarez Cuenca J A, Lozano Nuevo J J, et al. Urine transferrin as an early endothelial dysfunction marker in type 2 diabetic patients without nephropathy: a case control study[J]. Diabetol metab Syndr, 2021, 13(1): 128.

Dagdeviren Cakir A, Saygili S K, et al. Elevated urinary VEGF-A,transferrin, and angiotensinogen levels in normoalbuminuric children and adolescents with Type 1 diabetes; can they be early markers of diabetic kidney disease?[J]. Horm Res Paediatr, 2021.

Gluhovschi C, Gluhovschi G, Petrica L,et al. Urinary biomarkers in the assessment of early diabetic nephropathy[J]. J Diabetes Res, 2016, 2016: 4626125.

Narita T, Sasaki H, Hosoba M,et al. Parallel increase in urinary excretion rates of immunoglobulin G, ceruloplasmin, transferrin, and orosomucoid in normoalbuminuric type 2 diabetic patients[J]. Diabetes Care, 2004, 27(5): 1176-1181.

Khan N U, Lin J, Liu X, et al. Insights into predicting diabetic nephropathy using urinary biomarkers[J]. Biochim Biophys Acta Proteins Proteom, 2020, 1868(10): 140475.

Banu N, Hara H, Okamura M, et al. Urinary excretion of type IV collagen and laminin in the evaluation of nephropathy in NIDDM: comparison with urinary albumin and markers of tubular dysfunction and/or damage[J]. Diabetes Res Clin Pract, 1995, 29(1): 57-67.

Mahendran K B, Bhaskar M V, Santha K,et al. Plasma and urinary type IV collagen levels for early detection of nephropathy in type 2 diabetes mellitus patients[J]. Int J Health Sci (Qassim), 2016, 10(4): 492-498.

Bacci M R, Cavallari M R, De Rozier-Alves R M, et al. The impact of lipocalin-type-prostaglandin-D-synthase as a predictor of kidney disease in patients with type 2 diabetes[J]. Drug Des Devel Ther, 2015, 9: 3179-3182.

Thi T N D, Gia B N, Thi H L L, et al. evaluation of urinary L-FABP as an early marker for diabetic nephropathy in type 2 diabetic patients[J]. J Med Biochem, 2020, 39(2): 224-230.

Okubo Y, Nakano Y, Tokuyama T,et al. Increased urinary liver-type fatty acid-binding protein level predicts major adverse cardiovascular events in patients with hypertension[J]. Am J Hypertens, 2020, 33(7): 604-609.

Panduru N M, Forsblom C, Saraheimo M, et al. Urinary liver-type fatty acid-binding protein and progression of diabetic nephropathy in type 1 diabetes[J]. Diabetes Care, 2013, 36(7): 2077-2083.

Hosny S S, Bekhet M M, Hebah H A,et al. Urinary neutrophil gelatinase-associated lipocalin in type 2 diabetes: Relation to nephropathy and retinopathy[J]. Diabetes metab Syndr, 2018, 12(6): 1019-1024.

Papadopoulou-Marketou N, Margeli A, Papassotiriou I, et al. NGAL as an early predictive marker of diabetic nephropathy in children and young adults with type 1 diabetes mellitus[J]. J Diabetes Res, 2017, 2017: 7526919.

Fufaa G D, Weil E J, Nelson R G,et al. Association of urinary KIM-1, L-FABP, NAG and NGAL with incident end-stage renal disease and mortality in American Indians with type 2 diabetes mellitus[J]. Diabetologia, 2015, 58(1): 188-198.

He P, Bai M, Hu J P, et al. Significance of Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin as a Biomarker for the Diagnosis of Diabetic Kidney Disease: A Systematic Review and meta-Analysis[J]. Kidney Blood Press Res, 2020, 45(4): 497-509.

Kapoula G V, Kontou P I, Bagos P G. Diagnostic performance of biomarkers urinary KIM-1 and YKL-40 for early diabetic nephropathy, in patients with type 2 diabetes: A systematic review and meta-analysis[J]. Diagnostics (basel), 2020, 10(11).

Kern E F, Erhard P, Sun W,et al. Early urinary markers of diabetic kidney disease: a nested case-control study from the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT)[J]. Am J Kidney Dis, 2010, 55(5): 824-834.

Kim H K, Lee M, Lee Y H,et al. Renal tubular damage marker, urinary N-acetyl-beta-D-glucosaminidase, as a predictive marker of hepatic fibrosis in type 2 diabetes mellitus[J]. Diabetes metab J, 2022, 46(1): 104-116.

Choi M S, Jun J E, Park S W, et al. Association of urinary N-Acetyl-beta-D-glucosaminidase with cardiovascular autonomic neuropathy in type 1 diabetes mellitus without nephropathy[J]. Diabetes metab J, 2021, 45(3): 349-357.

Garg V, Kumar M, Mahapatra H S,et al. Novel urinary biomarkers in pre-diabetic nephropathy[J]. Clin Exp Nephrol, 2015, 19(5): 895-900.

Wolkow P P, Niewczas M A, Perkins B, et al. Association of urinary inflammatory markers and renal decline in microalbuminuric type 1 diabetics[J]. J Am Soc Nephrol, 2008, 19(4): 789-797.

Hinokio Y, Suzuki S, Hirai M,et al. Urinary excretion of 8-oxo-7, 8-dihydro-2'-deoxyguanosine as a predictor of the development of diabetic nephropathy[J]. Diabetologia, 2002, 45(6): 877-882.

Yao W, Liao H, Pang M, et al. Inhibition of the NADPH oxidase pathway reduces ferroptosis during septic renal injury in diabetic mice[J]. Oxid Med Cell Longev, 2022, 2022: 1193734.

Qiu D, Song S, Wang Y,et al. NAD(P)H: quinone oxidoreductase 1 attenuates oxidative stress and apoptosis by regulating Sirt1 in diabetic nephropathy[J]. J Transl Med, 2022, 20(1): 44.

Ostergaard J A, Jha J C, Sharma A, et al. Adverse renal effects of NLRP3 inflammasome inhibition by MCC950 in an interventional model of diabetic kidney disease[J]. Clin Sci (Lond), 2022, 136(2): 167-180.

Hong Y, Wang J, Zhang L,et al. Plasma miR-193a-3p can be a potential biomarker for the diagnosis of diabetic nephropathy[J]. Ann Clin Biochem, 2021, 58(2): 141-148.

Mendell J T, Olson E N. MicroRNAs in stress signaling and human disease[J]. Cell, 2012, 148(6): 1172-1187.

Cheng Y, Wang D, Wang F, et al. Endogenous miR-204 protects the kidney against chronic injury in hypertension and diabetes[J]. J Am Soc Nephrol, 2020, 31(7): 1539-1554.

Ishii H, Kaneko S, Yanai K, et al. MicroRNA expression profiling in diabetic kidney disease[J]. Transl Res, 2021, 237: 31-52.

Fan G, Gong T, Lin Y, et al. Urine proteomics identifies biomarkers for diabetic kidney disease at different stages[J]. Clin Proteomics, 2021, 18(1): 32.

Tofte N, Lindhardt M, Adamova K, et al. Early detection of diabetic kidney disease by urinary proteomics and subsequent intervention with spironolactone to delay progression (PRIORITY): a prospective observational study and embedded randomised placebo-controlled trial[J]. Lancet Diabetes Endocrinol, 2020, 8(4): 301-312.

Jiang W, Wang J, Shen X, et al. Establishment and validation of a risk prediction model for early diabetic kidney disease based on a systematic review and meta-analysis of 20 cohorts[J]. Diabetes Care, 2020, 43(4): 925-933.

Alicic R Z, Rooney M T, Tuttle K R. Diabetic kidney disease: challenges, progress, and possibilities[J]. Clin J Am Soc Nephrol, 2017, 12(12): 2032-2045.

Pauker S G, Kassirer J P. The threshold approach to clinical decision making[J]. N Engl J Med, 1980, 302(20): 1109-1117.

Cherney D Z I, Zinman B, Inzucchi S E, et al. Effects of empagliflozin on the urinary albumin-to-creatinine ratio in patients with type 2 diabetes and established cardiovascular disease: an exploratory analysis from the EMPA-REG OUTCOME randomised, placebo-controlled trial[J]. Lancet Diabetes Endocrinol, 2017, 5(8): 610-621.

Wanner C, Inzucchi S E, Lachin J M, et al. Empagliflozin and progression of kidney disease in type 2 diabetes[J]. N Engl J Med, 2016, 375(4): 323-334.

Zinman B, Wanner C, Lachin J M, et al. Empagliflozin, cardiovascular outcomes, and mortality in type 2 diabetes[J]. N Engl J Med, 2015, 373(22): 2117-2128.