一滴泪揪出糖尿病性白内障！Nat Commun新研究：无创诊断+晶状体保护，眼科诊疗有了双突破

对糖尿病患者来说，每天监测血糖只是基础，眼睛的“隐形威胁”更让人揪心——糖尿病性白内障比普通白内障进展快，还会让手术并发症风险升高30%。可现在诊断这事特别棘手：靠患者说有糖尿病史，或者术前查一次血糖，漏诊率能到60%；要是做全面的糖尿病评估，流程又太复杂，没法给所有白内障患者都做。更麻烦的是，大家还没摸清这种白内障的代谢规律，想早点干预都没头绪。

不过最近，Nat Commun上的一项研究打破了这个僵局，华东师范大学和上海交通大学医学院附属第九人民医院的团队，靠“分析泪液”就实现了无创快速诊断，还找到了能保护晶状体的关键物质，给糖尿病性白内障诊疗带来了两大突破。

研究最核心的亮点，是搭建了一套纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱平台，也就是NELDI-MS。以前做代谢检测的LC-MS、GC-MS，得要几十甚至几百微升样本，预处理还费时间，可单眼非刺激泪液就只有微升级别，根本用不了。但NELDI-MS不一样，它用铁纳米颗粒当“检测助手”，只要10纳升泪液，30秒就能出结果。8次独立测试下来，它检测典型代谢物的变异系数只有2.4%到4.9%，信号响应比商用的MALDI-MS强1到3个数量级，灵敏度也比DESI-MS高很多，正好能应对眼部微量体液的检测需求。

图1：眼液中糖尿病性白内障代谢生物标志物的发现方案

图2：用于代谢分析的纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱平台的构建

为了验证这套平台能不能用在临床上，团队找了168位白内障患者，其中82位是普通的年龄相关性白内障，86位是糖尿病性白内障，采集他们的单眼泪液构建“泪液代谢指纹”。之后用逻辑回归算法做机器学习模型，还特意排除了年龄差异的影响——结果在发现队列里，模型的诊断曲线下面积AUC达到0.956，灵敏度90.6%、特异性83.6%；到了验证队列，AUC还是0.946，灵敏度和特异性也都在90%以上，没出现过拟合的问题。

团队还从这些代谢特征里，挑出3个最关键的组成诊断面板。用这个面板诊断糖尿病性白内障，发现队列的AUC是0.923，灵敏度85.9%、特异性82.0%；后来又找了106位新患者做外部验证，AUC依然有0.869。更重要的是，他们对比了20位健康人和19位没有白内障的糖尿病患者的泪液，发现这3个特征的变化只和糖尿病性白内障有关，不是单纯因为有糖尿病，说明这些特征能精准指向病灶。

图3：基于泪液代谢指纹的糖尿病性白内障诊断

不过，质谱测出来的代谢特征，得搞清楚是什么物质才有意义，这也是之前很多研究卡壳的地方。团队针对这个问题，提出了一套“基于微量样本的快速二维信息特征匹配策略”，简称R2DIFMS-TS。这套策略把NELDI-MS和LC-MS/MS结合起来，只用140纳升泪液，就弄明白了3个关键特征对应的代谢物：分别是甘油3-磷酸、9,10-二羟基十八碳烯酸、12,13-二羟基十八碳烯酸，还有N-乙酰神经氨酸，彻底解决了微量体液里代谢物“难认准”的问题。

图4：糖尿病性白内障诊断面板的特征选择与代谢物注释

为了弄明白糖尿病性白内障到底是怎么发生的，团队还收集了46位患者的房水样本。通过分析发现，房水里有个叫m/z 225.0的特征，在糖尿病性白内障患者身上特别低，用R2DIFMS-TS确认后，知道这个特征对应的是1,5-脱水葡萄糖醇，也就是1,5-AG。检测显示，糖尿病性白内障患者房水里1,5-AG的平均浓度只有1.28微克/毫升，而普通年龄相关性白内障患者能到3.28微克/毫升。

更关键的是机制验证：在高糖环境下培养人晶状体上皮细胞时加1,5-AG，细胞里的超氧化物歧化酶1、谷胱甘肽过氧化物酶1、过氧化氢酶这些抗氧化酶的表达都会升高，谷胱甘肽水平下降的情况也能逆转，活性氧生成也少了；给大鼠晶状体做培养实验，1,5-AG还能明显减少高糖导致的晶状体混浊，把混浊面积从60.7%降到了37.2%，超氧阴离子水平也跟着降低。这说明1,5-AG是靠缓解氧化应激来保护晶状体，减少白内障发生的。

图5：基于泪液和房水生物标志物的糖尿病性白内障发病机制探索

这项研究的价值远不止帮医生多了个诊断方法。从临床来看，它开发的泪液检测技术只要纳升级样本、秒级时间，以后眼科术前大规模筛查都能用，能大大降低糖尿病性白内障的漏诊率；从技术层面说，NELDI-MS和R2DIFMS-TS的组合，突破了微量体液代谢研究的瓶颈，以后青光眼、视网膜疾病这些眼部问题，想找代谢标志物也能参考这套方法；从治疗角度，1,5-AG本来就是FDA批准的血糖监测标志物，现在又发现它能保护晶状体，以后开发针对性药物也有了明确目标。

以后糖尿病患者或许只要一滴泪，就能早早发现白内障风险，再配合1,5-AG相关的干预手段，就能及时保护眼睛。这不仅解决了临床的老难题，也给糖尿病眼部并发症的管理开辟了新路子，让“早发现、早保护”不再只是口号。（生物谷Bioon.com）

参考文献：

Qi, Z., Wang, M., Yan, C. et al. A mass spectrometry-based strategy allows signature metabolite identification in tear fluid from people with diabetic cataracts. Nat Commun 16, 10246 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-65082-7