眼淚診斷糖尿病性白內(nèi)障，30秒出結(jié)果
本報訊（記者唐聞佳）僅需采集10納升淚液，連半滴淚都不到，30秒內(nèi)即可實現(xiàn)對糖尿病性白內(nèi)障的精準、無創(chuàng)診斷。上海交通大學醫(yī)學院附屬第九人民醫(yī)院眼科教授、中國工程院院士范先群團隊與華東師范大學萬晶晶教授團隊合作，開發(fā)了一種基于納米顆粒增強激光解吸電離質(zhì)譜，通過檢測眼淚診斷糖尿病的新方法。這一研究成果近日在線發(fā)表于《自然通訊》。
糖尿病性白內(nèi)障作為糖尿病患者的常見并發(fā)癥，其術(shù)前精準診斷對降低手術(shù)風險、改善預后至關(guān)重要。淚液蘊含豐富的疾病分子信息，是理想的無創(chuàng)診斷生物標志物來源。然而，非刺激性淚液的量極少，單次僅微升級，且其中代謝物濃度低，對分析技術(shù)的靈敏度與通量提出了極高要求。
研究團隊另辟蹊徑，構(gòu)建了高性能的納米顆粒增強激光解吸電離質(zhì)譜平臺。該平臺利用自主研發(fā)的鐵納米顆粒作為基質(zhì)，將代謝物檢測的信號響應提升了1至3個數(shù)量級，同時實現(xiàn)了高通量（每個樣本檢測時間<30秒）、高靈敏度（檢測限低至0.1ng）和高重復性，完美契合了痕量淚液代謝分析的需求。利用該創(chuàng)新技術(shù)，研究團隊對168名白內(nèi)障患者（包括86名糖尿病性白內(nèi)障和82名單純年齡相關(guān)性白內(nèi)障）的淚液樣本進行分析。通過對淚液代謝指紋進行機器學習，成功構(gòu)建了一個僅包含三個關(guān)鍵代謝特征的診斷模型。該模型在驗證隊列中表現(xiàn)出色，靈敏度為85.9%，特異性為82.0%。該研究還深入探索糖尿病性白內(nèi)障的發(fā)生機制，并將高性能NELDI-MS技術(shù)平臺與機器學習相結(jié)合，首次實現(xiàn)了基于痕量淚液代謝指紋的糖尿病性白內(nèi)障無創(chuàng)診斷，并建立了連接淚液與房水的代謝研究新策略，為疾病機制探索提供了新視角。
該方法具有無創(chuàng)、快速、樣本需求量極低、準確性高的顯著優(yōu)勢，有望在未來轉(zhuǎn)化為一種適用于眼科門診的常規(guī)篩查工具，為實現(xiàn)糖尿病性白內(nèi)障的早期診斷、風險預警和個性化治療提供技術(shù)支撐。
（原標題：眼淚診斷疾病，30秒出結(jié)果——上海醫(yī)學團隊研發(fā)糖尿病性白內(nèi)障無創(chuàng)診斷新技術(shù)）
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