近年来,肾移植物的短期存活率已显著提升,但肾移植物的长期、稳定、具有功能性的存活时间仍不理想。移植术后肾脏移植物的状态评估主要通过血清肌酐、活检组织病理等手段来评判。血清肌酐的检测虽然无创、简便,但其特异性差且变化滞后,不能有效预测肾脏移植物慢性损伤进展;肾活检组织病理虽然是移植物状态评判的金标准,但其对移植受者损伤风险大、无法频繁穿刺且评判结果受主观因素影响大,受者主观接受度差。因此,常规手段无法兼顾早期、动态、无创的移植肾脏功能评估和预测的需求,临床上急需新型的无创且精准的标志物以达到移植物功能动态监测的目的。微小RNA(miRNA)是一类非编码的小RNA分子,其通过与mRNA相互作用在转录后水平调节基因的表达。miRNA参与多种生物学功能的调控,在免疫调节中发挥着重要作用。miRNA在血清和外周血单核细胞(PBMC)等中都能够稳定表达,具有作为无创生物标志物的潜质。目前,已见多项研究表明肾移植受者PBMC中特异的miRNA的表达与肾移植术后的生理、病理状态相关,提示有效的miRNA组合检测结合算法分析,可能有助于开发移植术后肾功能评估和预测的新手段。我们回顾总结了肾移植中以PBMC为样本来源的miRNA的研究,纳入了9种可作为肾移植功能监测潜在标志物的miRNAs:miR-142–5p、mi R-142-3p、miR-223、miR-211、miR-486-5p、miR-155、miR-10b、mi R-30a-3p、miRNA-let-7c,以此作为研究靶点,并选择三个肾移植术后与肾功能相关的核心临床指标:肌酐、胱抑素C、尿素,在三个临床指标水平的分组下,通过恰当的统计学方法从9种miRNA中筛选组间差异性miRNA,结合机器学习算法分析,开发移植术后肾功能评估和预测的新手段。研究方法包括以下几个方面:1.技术方法:采集肾移植受者外周血5-10ml,分离PBMC,提取总miRNA,然后通过qRT-PCR对九种miRNA进行定量分析。同时,临床收集受者采血样前3天内和采血样后3-4周/共计两次的肌酐、胱抑素C和尿素的检测数据。2.单个miRNA数据分析:用Mann Whitney test进行两组间统计学差异性分析。分析受者两次临床体检数据,将受者依照肌酐、胱抑素C、尿素的各自阈值分为正常和异常两组。在三种临床指标的受者分组下,分析正常组和异常组受者PBMC中9种mi RNAs表达量是否存在显著性差异。3.多个mi RNA组合数据分析:采用二元逻辑回归方法或者随机森林方法将经过统计分析具有显著差异性的几个miRNAs组合起来进行分析。分别使用采样后3-4周(即第二次体检)的肌酐、胱抑素C、尿素值将受者分为正常/异常两组。在整体数据集中随机抽取80%作为训练集(training set),剩下的20%作为测试集(testing set)。在训练集上通过二元逻辑回归方法和随机森林法训练模型,在测试集上评估模型的效力。研究发现:1.miRNA-142-3p、miRNA-142-5p、miRNA-10b、miRNA-223的表达量与肌酐水平显著相关;miRNA-142-3p、miRNA-142-5p的表达量与胱抑素水平显著相关。此外,9种mi RNA表达量与尿素水平均未见相关性。2.单独使用一种miRNA做为肾移植术后移植物功能监测的生物标志物的灵敏度和特异性不强,而将其中几种miRNAs组合成panel后其灵敏度和特异性均得到提高。(1)用miRNA-142-3p、miRNA-142-5p、miRNA-10b表达量预测第一次体检的肌酐水平的AUC值分别为0.7018、0.6930、0.6892,用miRNA-142-3p、miRNA-142-5p、miRNA-10b和miRNA-223表达量预测第二次体检的肌酐水平的AUC值分别为0.6942、0.7030、0.6867、0.7155。(2)miRNA-142-3p、miRNA-142-5p表达量预测第一次体检的胱抑素C水平的AUC值分别为0.6944、0.7251,用miRNA-142-3p、miRNA-142-5p预测第二次体检的胱抑素C水平的AUC值分别为0.6980、0.6942。(3)二元逻辑回归分析建立的肌酐水平预测模型(组合miRNA-142-3p、miRNA-142-5p、miRNA-223、miRNA-10b)的AUC值为0.817。采用随机森林方法建立的模型在测试集中的准确率为62.5%。(4)二元逻辑回归分析建立的胱抑素C模型(组合mi RNA-142-3p、miRNA-142-5)的AUC值为0.7769。采用随机森林方法建立的模型在测试集中的准确率为50%。本研究首次将肾移植受者PBMC中特异的miRNA表达谱作为参数,初步尝试使用机器学习算法以期实现对肾移植物功能的预测评估,为移植术后新型诊断和评估手段提供了思路和基础。