日本東京科學大學研究生院醫齒學綜合研究科的萬代新太郎副教授（終身教職）、博士三年級學生稻葉俊介以及內田信一教授等人組成的研究團隊，與綜合研究院M&D數據科學中心的長谷川嵩矩副教授開展共同研究，開發出了一項預測慢性腎臟病（CKD）與心血管並發症的長期發病與進展風險的新技術。未來計畫將該技術作為在臨床診療中日常使用的風險評分工具，改善CKD患者的預後。相關研究成果已發表在《JAHA：Journal of the American Heart Association》上。
圖1.本研究的框架及成果概要（供圖：東京科學大學）
日本國內的慢性腎臟病（CKD）患者約有2000萬多人。CKD不僅對腎臟造成影響，還會對心血管和代謝產生不良影響，因此這些問題被統稱為心血管腎臟代謝症候群（CKM症候群）。然而，目前尚未充分確立準確預測該疾病進展和心血管並發症長期風險的指標及分子機制。
研究團隊以36名慢性腎臟病（CKD）患者為對象，全面研究了血液中小型細胞外囊泡（EV）內包的微RNA的含量。EV在每毫升血液中超過10億個，負責在細胞間傳遞資訊物質。此外，研究團隊還使用機器學習演算法提取了與CKD和心血管並發症相關的微RNA。
研究結果表明，特定微RNA群的含量不足與CKD和心血管並發症風險的增加相關。通過將其中三種微RNA組合的預測模型，顯示出前所未有的高預測精度。
實際通過對這三種微RNA進行詳細分析後發現，在這些微RNA含量不足的患者中，除了腎臟問題外，還存在多種涉及心血管和代謝系統的全身性並發症，如心血管疾病的既往史、高血壓並發症、利尿藥、降壓藥和糖尿病藥物的使用歷史，以及貧血治療需求等。
微RNA的譜系反映了細胞外囊泡（EV）的功能，可能與心腎代謝症候群的病理狀態深度相關。這些微RNA不僅可能成為CKM症候群的新的分子標誌物，還揭示了探索該病理機制的新途徑。
未來，研究團隊計畫通過基於預測模型的患者分層進行大規模干預試驗，驗證基於風險評分的治療干預是否能夠改善臨床結局。最終目標是將這一風險評分轉化為在臨床實務中日常使用的工具。同時，通過揭示生物學機制，為微RNA補充或循環細胞外囊泡（EV）功能修復等新型治療策略奠定基礎。
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：JAHA: Journal of the American Heart Association
論文：Circulating Extracellular Vesicle MicroRNAs as Predictive Biomarkers for Kidney and Cardiovascular Events
DOI：10.1161/JAHA.125.045148
