眼泪诊断糖尿病性白内障,30秒出结果


本报讯(记者唐闻佳)仅需采集10纳升泪液,连半滴泪都不到,30秒内即可实现对糖尿病性白内障的精准、无创诊断。上海交通大学医学院附属第九人民医院眼科教授、中国工程院院士范先群团队与华东师范大学万晶晶教授团队合作,开发了一种基于纳米颗粒增强激光解吸电离质谱,通过检测眼泪诊断糖尿病的新方法。这一研究成果近日在线发表于《自然通讯》。
糖尿病性白内障作为糖尿病患者的常见并发症,其术前精准诊断对降低手术风险、改善预后至关重要。泪液蕴含丰富的疾病分子信息,是理想的无创诊断生物标志物来源。然而,非刺激性泪液的量极少,单次仅微升级,且其中代谢物浓度低,对分析技术的灵敏度与通量提出了极高要求。
研究团队另辟蹊径,构建了高性能的纳米颗粒增强激光解吸电离质谱平台。该平台利用自主研发的铁纳米颗粒作为基质,将代谢物检测的信号响应提升了1至3个数量级,同时实现了高通量(每个样本检测时间<30秒)、高灵敏度(检测限低至0.1ng)和高重复性,完美契合了痕量泪液代谢分析的需求。利用该创新技术,研究团队对168名白内障患者(包括86名糖尿病性白内障和82名单纯年龄相关性白内障)的泪液样本进行分析。通过对泪液代谢指纹进行机器学习,成功构建了一个仅包含三个关键代谢特征的诊断模型。该模型在验证队列中表现出色,灵敏度为85.9%,特异性为82.0%。该研究还深入探索糖尿病性白内障的发生机制,并将高性能NELDI-MS技术平台与机器学习相结合,首次实现了基于痕量泪液代谢指纹的糖尿病性白内障无创诊断,并建立了连接泪液与房水的代谢研究新策略,为疾病机制探索提供了新视角。
该方法具有无创、快速、样本需求量极低、准确性高的显著优势,有望在未来转化为一种适用于眼科门诊的常规筛查工具,为实现糖尿病性白内障的早期诊断、风险预警和个性化治疗提供技术支撑。
(原标题:眼泪诊断疾病,30秒出结果——上海医学团队研发糖尿病性白内障无创诊断新技术)
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