糖尿病性白內(nèi)障作為糖尿病患者的常見并發(fā)癥，其術前精準診斷對于降低手術風險、改善預后至關重要。

　　記者1日獲悉，上海的醫(yī)學專家開發(fā)了一種新方法，僅需10納升(nL)淚液，醫(yī)生在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。他們還成功揭示了糖尿病性白內(nèi)障在眼表與眼內(nèi)獨特且密切相關的代謝重編程規(guī)律。

　　上海交通大學醫(yī)學院附屬第九人民醫(yī)院眼科蘇蘊副研究員、范先群教授、郭濤主任醫(yī)師與華東師范大學萬晶晶教授團隊合作取得的這項研究成果在線發(fā)表于《自然—通訊》(Nature Communications)。

　　淚液是一種完全無創(chuàng)、易于獲取的眼部體液，蘊含著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，對分析技術的靈敏度與通量提出了極高要求。據(jù)了解，傳統(tǒng)的液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術所需樣本量大、前處理復雜、分析時間長，難以應用于臨床淚液樣本的高通量檢測。

　　該研究團隊另辟蹊徑，構建了高性能的納米顆粒增強激光解吸電離質(zhì)譜(NELDI-MS)平臺，將代謝物檢測的信號響應提升了1個-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。據(jù)悉，通過對淚液代謝指紋進行機器學習，研究團隊成功構建了一個僅包含三個關鍵代謝特征的診斷模型。該模型在驗證隊列中表現(xiàn)出色。

　　研究團隊還深入探索了糖尿病性白內(nèi)障的發(fā)生機制。他們揭示了1,5-脫水葡萄糖醇水平降低可能是糖尿病性白內(nèi)障發(fā)生發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

　　研究團隊方面表示，NELDI-MS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強有力的技術支撐。