Ein Abonnement von JoVE ist erforderlich, um diesen Inhalt anzuzeigen. Melden Sie sich an oder beginnen Sie noch heute mit einer kostenlosen Testphase.

Forschungsartikel

Der diagnostische Wert von LINC00426 bei Typ-2-Diabetes und diabetischer Nierenerkrankung sowie ihre regulatorischen Auswirkungen auf Nierenzellen

65 Aufrufe

DOI:

10.3791/70109

26. Juni 2026

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Die Herunterregulierung von LINC00426 fördert das Fortschreiten der diabetischen Nierenerkrankung (DKD), indem sie Apoptose in den Nierenzellen induziert und die Entzündung erhöht.

Zusammenfassung

Die Studie untersucht den diagnostischen Wert von LINC00426 bei Typ-2-Diabetes (T2DM) und diabetischer Nierenerkrankung (DKD) sowie deren regulatorische Auswirkungen auf Nierenzellen. Die Studie umfasste 280 T2DM-Patienten (146 Fälle von DKD) und 186 gesunde Kontrollpersonen, die im gleichen Zeitraum zu Besuch kamen. Die Reverse Transcription quantitative Echtzeit-Polymerase-Kettenreaktion (RT-qPCR) bestätigte, dass die Serum-LINC00426 bei Patienten mit T2DM und DKD herunterreguliert ist. Die Analyse der Empfängerbetriebscharakteristik (ROC) bewertete den diagnostischen Wert von LINC00426 für T2DM und DKD. Die multivariate logistische Regression identifizierte unabhängige DKD-Risikofaktoren. LINC00426 zeigte diagnostische Werte für beide Krankheiten und korrelierte negativ mit dem Urin-Albumin-zu-Kreatinin-Verhältnis (UACR). Seine Downregulation sagte unabhängig die Entwicklung der DKD voraus. Eine glukosereiche (HG) Umgebung hemmt LINC00426 Expression in HK-2- und HGMC-Zellen. CCK8-Tests, Durchflusszytometrie und enzymgebundene Immunsorbent-Tests bestätigten, dass HG auch die Proliferation unterdrückte und gleichzeitig Apoptose und Entzündung förderte. Im Gegensatz dazu erhöht die Überexpression von LINC00426 die Proliferationskapazität der HK-2- und HGMC-Zellen, hemmt die Apoptose und reduziert Entzündungsreaktionen. Die Herunterregulierung von LINC00426 kann das Fortschreiten der DKD verschärfen, indem sie die Proliferation von Nierenzellen (HK-2 und HGMC) hemmt und Apoptose- sowie Entzündungsreaktionen fördert.

Einleitung

Typ-2-Diabetes mellitus (Typ-2DM) ist eine chronische Stoffwechselerkrankung1. Berichte deuten darauf hin, dass T2DM und seine Komplikationen zu einem bedeutenden globalen Gesundheitsproblem 2,3 geworden sind und Bedrohungen für die menschliche Gesundheit und gesellschaftliche Entwicklung darstellen. Aufgrund ungesunder Lebensgewohnheiten, die sich im Laufe der Zeit angeeignet haben,4 steigt die Prävalenz von T2DM jährlich5. Die diabetische Nephropathie (DN) wurde 2007 in diabetische Nierenerkrankung (DKD) umbenannt, 6,7. Als häufige Komplikation von T2DM8 steigen seine Inzidenz und Sterblichkeitsraten bei Diabetikern jährlich weitermit 9. DKD bleibt oft latent bei Patienten mit langjährigem Diabetes10 oder manifestiert sich abrupt11. DKD kann Nierenfunktionsstörungen und Endothelschädenverursachen 12,13. DKD äußert sich hauptsächlich als Harnverlust großer Moleküle wie Proteine nach Schäden am Nierenfiltrationssystem 14. Für Patienten dienen jedoch die biochemischen Marker im Blut (Nüchternglukose, Insulin) als Goldstandard zur Diagnose von T2DM, dennoch bleibt DKD schwer nachzuweisen. Konventionelle Behandlungsansätze versäumen es, DKD-Fortschreitung15 umgehend zu erkennen oder zu bewerten. Daher ist es entscheidend, das Bewusstsein für die Krankheit zu schärfen und neuartige diagnostische Biomarker zu identifizieren, um sowohl T2DM als auch DKD vorzubeugen und zu behandeln.

In den letzten Jahren wurde die Beteiligung von Long Non-Coding RNA (lncRNA) an vielfältigen Funktionen wie Immunität16, Krebsregulation und Stoffwechsel zunehmend anerkannt17. Zunehmende Evidenz impliziert nun eine dysregulierte lncRNA-Expression in der Pathogenese komplexer chronischer Krankheiten, insbesondere DKD18,19. So identifizierten Zhang et al.20 durch Hochdurchsatzsequenzierung, dass lncRNA evf-2 mit hnRNP interagiert und die Entwicklung von DKD fördert, indem sie die Expression von zellzyklusbezogenen Genen und Entzündungsfaktoren verbessert. In einem DKD-Rattenmodell wurde lncRNA USR0000B2476D als beteiligt an der Immunregulationidentifiziert 21. LINC00426 ist eine neu entdeckte lncRNA, die eine wichtige Rolle bei der Regulation der Entzündungsfaktoren22 spielt. Jüngste vergleichende Mikroarray-Studien deuten darauf hin, dass LINC00426 Potenzial als Biomarker für die Entwicklung von T2DMhaben könnte. Darüber hinaus haben bioinformatische Strategien die Beteiligung von LINC00426 an der Immunregulation im Nierenzellkarzinom24 erfasst. Zahlreiche Studien haben zudem die entscheidende Rolle von Entzündungen bei Diabetes und DKD25 bei Diabetes und DKD hervorgehoben. Bestehende Studien haben gezeigt, dass T2DM26 und prädiabetesbedingte Erkrankungen27, darunter metabolisches Syndrom28, Fettleibigkeit29 und kardiovaskuläre metabolische Herzkrankheit30, alle mit einer hohen Entzündungsbelastung assoziiert sind. Darüber hinaus sind diabetische mikrovaskuläre Komplikationen wie Neuropathie31, Nephropathie32 und Retinopathie33 sowie makrovaskuläre Komplikationen34 chronische Entzündungsreaktionen. Daher ist die Untersuchung der Beziehung zwischen LINC00426 und T2DM und DKD sehr wichtig, um neue diagnostische Marker zu entdecken und die Mechanismen von DKD aufzudecken. Dennoch bleibt die aktuelle Literatur zur Rolle von LINC00426 bei TD2M und DKD begrenzt, da es keine klinischen Belege für das Expressionsmuster, den unabhängigen Risikowert und die diagnostische Wirksamkeit bei DKD-Patienten gibt.

Um diese Forschungslücke zu schließen, nahmen 466 Teilnehmer in der aktuellen Studie teil, wurden Serum-LINC00426-Expression mittels RT-qPCR nachgewiesen, unabhängige Risikofaktoren für DKD mittels logistischer Regression identifiziert und das diagnostische Potenzial von LINC00426 für T2DM und DKD mittels ROC-Analyse weiter bewertet. Unsere Ergebnisse klären vorläufig die Expressionsmerkmale und die klinische Bedeutung von LINC00426 bei DKD, schließen damit die bestehende Wissenslücke und liefern neue Erkenntnisse zur DKD-Pathogenese und Biomarker-Exploration.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Protokoll

Diese Studie wurde vom Medizinischen Ethikkomitee des Dritten Xiangya Krankenhauses der Central South University genehmigt. Alle Patienten und ihre Familien zeigten Unterstützung und unterschrieben schriftliche Einwilligungsformulare.

Probenentnahme
Die Stichprobengröße wurde mit der G*Power-Software berechnet. Das Signifikanzniveau (α) wurde auf 0,05 gesetzt, die statistische Stärke (1-β) auf 0,8, die Effektgröße (f) auf 0,25 und eine Abbrecherquote von 10 % wurde berücksichtigt. Die Berechnungsergebnisse zeigten, dass bei der Untersuchung der Kontrollgruppen, der T2DM- und DKD-Populationen mindestens 123 Teilnehmer pro Gruppe erforderlich waren. In der tatsächlichen Studie wurden 186 Teilnehmer in die Kontrollgruppe aufgenommen, 134 Patienten in der T2DM-Gruppe und 146 Patienten in der DKD-Gruppe. Alle waren Freiwillige, die von Juli 2022 bis Juni 2023 im Third Xiangya Hospital der Central South University behandelt wurden. Von diesen hatten 72 Patienten keine Komplikationen, während 208 Patienten eine oder mehrere Komplikationen aufwiesen. Zu den Komplikationen gehörten hauptsächlich diabetische Neuropathie, diabetische Retinopathie und diabetische Nierenerkrankung (DKD), wobei bei 146 Patienten DKD diagnostiziert wurde. Die Diabetesklassifikation wurde anhand von Nüchterninsulin und Nüchternblutzuckerwerten bestimmt; Patienten mit Typ-1-Diabetes wurden ausgeschlossen, um diagnostische Unklarheiten zu vermeiden. Fälle von Schwangerschaftsdiabetes und besonderen Diabeteserkrankungen wurden ausgeschlossen.

Die Einschlusskriterien waren wie folgt: Alter ≥ 18 Jahre; vollständige medizinische Unterlagen und Unterlagen verfügbar; Einhaltung der chinesischen Leitlinien von 2020 zur Prävention und Behandlung von Typ-2-Diabetes37. Ausschlusskriterien umfassten komorbide psychiatrische Störungen, kognitive Beeinträchtigungen oder Unfähigkeit, mit der Studie zu kooperieren; akute Infektionskrankheiten; Organversagen; und bösartige Tumore.

Eine Kontrollgruppe von 186 gesunden Personen, die im gleichen Zeitraum routinemäßigen medizinischen Untersuchungen unterzogen wurden, wurde ausgewählt. Kontrollgruppenteilnehmer müssen folgende Kriterien erfüllen: keine Vorgeschichte von Diabetes oder anderen Stoffwechselstörungen; normaler Nüchternblutzucker (<6,1 mmol/L), 2-stündige postprandiale Glukose (<7,8 mmol/L) und glykiertes Hämoglobin (<5,7 %); und keine Vorgeschichte von Nierenerkrankungen oder Komplikationen, mit normalen Nierenfunktionsindikatoren (glomeruläre Filtrationsrate, Urinalbumin/Kreatinin-Verhältnis).

Diabetesbezogene Indikatortests
Für jeden Studienteilnehmer wurden bei der Aufnahme grundlegende demografische Informationen erfasst. Am folgenden Morgen wurden von jedem Probanden im Fastenzustand 5 ml venöses Blut entnommen, um biochemische Indikatoren zu testen. Die Nüchternblutzuckerwerte (FBG) wurden mit einem Blutzuckermessgerät35 analysiert. Das glykierte Hämoglobin (HbA1c) wurde mit einem vollautomatischen HbA1c-Analysator36 gemessen. Urinproben wurden innerhalb von 24 Stunden nach Studienaufnahme entnommen. Die Konzentration des Urinalbumins wurde mit einem Proteinanalysator37 mittels der immun-turbidimetrischenMethode 38 gemessen. Das Ausmaß der Nierenschädigung bei DKD-Patienten wurde anhand des Albumin-zu-Kreatinin-Verhältnisses (UACR) bewertet, einem gut etablierten Index zur Beurteilung früher Nierenschädigung und Krankheitsprogression bei DKD 3,39.

Zellkultur und -verarbeitung
Humane Nierenepithelzellen HK-2 und glomeruläre Mesangialzellen HGMC wurden gekauft. Konkret wurden HK-2-Zellen in einem K-SFM-Medium kultiviert, das 10 % fetales Rinderserum enthält und mit 1 % Antibiotikalösung ergänzt wurde. HGMC-Zellen wurden im primären Zell-Komplettmedium kultiviert. Die Zellen wurden ineinem Inkubator mit 37 °C und 5 % CO2 erhalten. Passaging und Transfektion wurden durchgeführt, wenn die Konfluenz 70 % überschritt. Für die Induktion mit hohem Glukoseniveau (HG) wurden die Zellen in 6-Well-Platten ausgesät und 30 mM D-Glukose in 2 ml Kulturmedium pro Bohrloch für 48 Stunden ausgesetzt (HK-240 und HGMC-Zellen41). Eine Kontrollgruppe mit niedrigem Blutzucker wurde mit 5,5 mM D-Glukose + 24,5 mM Mannitol behandelt.

Die vollständige Sequenz von LINC00426 wurde in das eukaryotische Expressionsplasmid pcDNA3.1 geklont, um das pcDNA3.1 LINC00426 Überexpressionsplasmid zu konstruieren. Der leere pcDNA3.1-Vektor wurde als Negativsteuerung verwendet. Die Zelltransfektion wurde gemäß den Anweisungen des Herstellers mit Lipofectamine 3000 durchgeführt. Kurz gesagt wurden HG-induzierte HK-2- und HGMC-Zellen in 6-Well-Platten eingepflanzt und bei 70–80% Konfluenz transfektiert. Für jedes Bohrloch wurden 2,5 μg Plasmid-DNA (pcDNA 3.1 oder pcDNA3.1 LINC00426) mit 5 μL Lipofectamine 3000-Reagenz in 250 μL Opti-MEM für 15 Minuten bei Raumtemperatur gemischt, laut früheren Studien10. Der Transfektionskomplex wurde dann tropfenweise den Zellen im vollständigen Kulturmedium zugesetzt. Nach 6 Stunden Inkubation bei 37 °C wurde das Medium durch frisches Medium ersetzt, und die Zellen wurden weitere 42 Stunden kultiviert, bevor weitere Experimente durchgeführt wurden.

Totale RNA-Extraktion und Reverse-Transkription
Das verbleibende Blut wurde erneut bei 3000 x g für 15 Minuten zentrifugiert, und das Supernatant wurde gesammelt und bei -80 °C gelagert. Gesamt-RNA wurde aus Serum- und Zellproben mit der Trizol-Phenol-Chloroform-Methode extrahiert und laut früheren Studien mit gleichvolumigen Ethanol ausgefällt42. RNA-Konzentration und -Reinheit wurden mit einem UV-Spektrophotometer bewertet. Die gesamte cDNA wurde aus Proben mit der RT-Reagenzmischung über einen Gen-PCR-Verstärker synthetisiert. Die Reaktionsbedingungen betrugen 42 °C für 15 Minuten, gefolgt von 85 °C für 5 Sekunden. Die Proben wurden kurzzeitig bei 4 °C gelagert.

Reverse Transkription quantitative Echtzeit-Polymerase-Kettenreaktion (RT-qPCR)
RT-qPCR wurde mit dem SYBR qPCR Master-Mix durchgeführt. Die Expression des Serums LINC00426 wurde mittels des quantitativen PCR-Instruments quantifiziert. Die Daten wurden mit β-Tubulin als internem Referenzgen normalisiert und mit der 2−ΔΔCT-Methode berechnet. Der durchschnittliche CT-Wert von β-Tubulin betrug etwa 25, was über alle Serumproben hinweg zwischen 23 und 27 reichte. Der CT-Variationskoeffizient (CV) betrug 2,5 %. Einweg-ANOVA zeigte keinen signifikanten Unterschied in den β-Tubulin-CT-Werten zwischen den Kontroll-, T2DM- und DKD-Gruppen, was seine stabile Expression und Eignung als interne Referenz für Serum-LINC00426-Normalisierung bestätigte. Die an der Reaktion beteiligten Primer sind in ergänzender Tabelle 1 aufgeführt. Reaktionsbedingungen: Vordenaturierung bei 95 °C für 10 Minuten; 40 Zyklen mit 95 °C für 10 Sekunden und 60 °C für 30 Sekunden; Endgültige Verlängerung bei 60 °C für 15 Sekunden.

Western-Blot-Analyse
Die Western-Blot-Analyse wurde nach unseren etablierten experimentellen Protokollen durchgeführt. Kurz gesagt wurden die Zellen mit einem RIPA-Lysepuffer lysiert, der mit einem 1%igen Proteaseinhibitor-Cocktail ergänzt wurde. Nach 30 Minuten Inkubation bei Raumtemperatur wurde die Proteinquantifizierung durchgeführt. Die Proteinproben wurden bei 95 °C denaturiert, und gleiche Mengen 30 μg Protein wurden durch SDS-PAGE getrennt, gefolgt von Elektrotransfer auf 0,45 μm PVDF-Membranen. Die Membranen wurden 2 Stunden lang mit fettarmer Milch bei Zimmertemperatur blockiert. Primäre Antikörper gegen Bax, Bcl-2, Caspase-3, IκBα und p-P65 wurden bei 1:1000 mit TBST verdünnt, während β-Actin bei 1:3000 verdünnt wurde. Die Membranen wurden über Nacht mit primären Antikörpern bei 4 °C inkubiert. Anschließend wurden Membranen mit entsprechenden Meerrettichperoxidase-konjugierten sekundären Antikörpern bei Raumtemperatur für 1 Stunde inkubiert. Die Proteinbänder wurden mit einem ECL-Substrat auf einem Gelbildgebungssystem visualisiert. Bandgrauwerte wurden mit der ImageJ-Software quantifiziert.

Zellzähl-Kit-8 (CCK8)
Transfektierte Zellen mit 0,25 % Trypsin (EDTA-frei) für etwa 3 Minuten verdaut, dann bei 800 x g für 5 Minuten zentrifugieren. Sammeln Sie das Pellet und lassen Sie es in einem Zellkulturmedium neu suspendieren. Samen 100 μL Zellsuspension (2 x 103 Zellen ) in eine 96-Well-Platte. Nach 24 Stunden Inkubation bei 37 °C mit 5 % CO2, um die Zellhaftung zu ermöglichen, wird 10 μL CCK8-Lösung hinzugefügt. Die anfängliche Zugabe der CCK8-Lösung wird als 0 h bezeichnet. Die Absorption bei 450 nm wird mit einem Mikroplattenmesser bei 0, 24, 48 und 72 Stunden gemessen.

Flusszytometrie
Die Wirkung der Transfektion auf die Zellapoptose wurde mit der Färbelösung Annexin V-Fluorescein Isothiocyanat (FITC)/Propidiumiodid (PI) bewertet. Nach der Transfektion wurden die Zellen mit demselben Trypsin-Verdauungsverfahren wie oben beschrieben verdaut. Die Zellen wurden mit phosphatgepufferter Kochsalzlösung (PBS) gewaschen und erneut suspendiert. Die Zellpellets wurden durch Zentrifugation bei 800 x g für 5 Minuten gesammelt. Übertragen Sie 100 μL (etwa 1 x 105 Zellen ) in ein Durchflusszytometrierohr, zentrifugieren Sie bei 800 x g für 5 Minuten bei Raumtemperatur und entsorgen Sie das Supernatant. Resuspendiere Zellen in einem 195 μL Annexin V-FITC-Bindungspuffer. Fügen Sie 5 μL Annexin V-FITC und 10 μL PI-Färbungslösung zur Mischung hinzu und mischen Sie dann gründlich. 20 Minuten im Dunkeln bei Zimmertemperatur ausbrüten. Anschließend wird das behandelte Durchflusszytometrierohr zur vorübergehenden Aufbewahrung in ein Eisbad gelegt. Vor der Analyse wird die Zellsuspension durch einen 200-Mikron-Gitterfilter gefiltert und wieder suspendiert. Zellsignale werden mit dem Durchflusszytometriesystem unter Anregung bei 488 nm/636 nm gesammelt.

Enzymgekoppelter Immunsorbent-Test (ELISA)
Zellentzündliche Zytokine wurden mit kommerziell erhältlichen ELISA-Kits auf Tumornekrosefaktor alpha (TNF-α), Interleukin-6 (IL-6) IL-1 beta (IL-1β) gemessen. Das spezifische Detektionsverfahren ist wie folgt: Fügen Sie 100 μL des entsprechend verdünnten Standards zu den Standardbrunnen hinzu. Gib 100 μL Zellbasalmedium zu allen leeren Wells hinzu. Fügen Sie den Probenbohrungen 50 μL Zellüberstandsmittel und 50 μL 1x Detektionspuffer hinzu. Anschließend werden 50 μL der Detektionsantikörperlösung in die entsprechenden Brunnen gegeben. Die Mikroplatte abdecken und 2 Stunden bei Zimmertemperatur inkubieren. Entsorge die Flüssigkeit aus den Brunnen und wasche sie 6 Mal mit einem Waschpuffer. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten die Brunnen gründlich getrocknet werden. Geben Sie jedem Brunnen erneut 100 μL Streptavidin-Arbeitslösung, versiegeln Sie die Platte und inkubieren Sie 45 Minuten bei Raumtemperatur. Zum Schluss fügen Sie 100 μL chromogenes Substrat hinzu und inkubieren Sie sie dann 20 Minuten im Dunkeln. Dann 100 μL Stoplösung hinzufügen und vorsichtig mischen. Die Lösung wird nun als klare, gelbliche Flüssigkeit unterschiedlicher Intensität erscheinen. Messen Sie die optische Dichte (OD) der Lösung bei 450 nm und 630 nm mit einem Mikroplattenleser. Der Unterschied zwischen diesen beiden Werten entspricht der Konzentration des Entzündungsfaktors in der Probe.

Statistische Analyse
Die Daten wurden mit kommerziell verfügbarer Statistiksoftware verarbeitet und analysiert. Alle experimentellen Ergebnisse bestanden aus drei gültigen Replikaten. Intergruppenvergleiche verwendeten unabhängige Stichproben, t-Tests und Varianzanalysen (ANOVA). Mehrere Vergleiche wurden mit der Tukey-Methode durchgeführt. Die ROC-Kurve wurde verwendet, um den diagnostischen Wert von LINC00426 für T2DM und DKD zu bewerten. Die logistische Regressionsanalyse bewertete Risikofaktoren für DKD. P < 0,05 zeigte die statistische Signifikanz für die jeweiligen Datenergebnisse an.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Ergebnisse

Vergleich der Ausgangsmerkmale zwischen gesunden Personen und T2DM-Patienten
Die Studie nahm 280 T2DM-Patienten und 186 gesunde Personen als Kontrollpersonen ein. Die Analyse der medizinischen Unterlagen der Teilnehmer (siehe Tabelle 1) ergab, dass das durchschnittliche Alter der Kontrollgruppe 58,91 ± 17,63 Jahre betrug, verglichen mit 59,50 ± 17,14 Jahren bei den T2DM-Patienten. Es gab jedoch keine signifikanten Unterschiede im Geschlecht oder in de...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Diskussion

DKD stellt eine schwere mikrovaskuläre Komplikation bei T2DM dar. Seine früheste Manifestation ist das Vorhandensein von Mikroalbuminurien; das Erkennen dieses Ereignisses in den frühen Phasen könnte den DKD-Fortschritt potenziell verzögern. Allerdings fehlt Mikroalbuminurie in der routinemäßigen Urinanalyse eine unempfindliche Empfindlichkeit und wird daher häufigübersehen 43. Diese Studie ergab, dass LINC00426 bei T2DM-Patienten herunterreguliert ist und einen d...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Offenlegungen

In dieser Studie besteht kein Interessenkonflikt.

Danksagungen

Nicht anwendbar.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
0,25% TrypsinGibco25200056
Annexin V-FITC Apoptose-DetektionskitBeyotimeC1062S
Antibiotika für ZellkulturGibcoR-015-10
Aristo spezifischer ProteindetektorGOLDSITEGPP-100
Bax-AntikörperCell signaling Technology2772
BCA-Protein-Assay-KitBeyotimeP0013B
Bcl-2 (124) Maus-Monoklonaler AntikörperCell signaling Technology15071
beta-Aktin (13E5) Kaninchen-Monoklonaler AntikörperCell signaling Technology4970
BlutzuckermessgerätYuwell710
Caspase-3-AntikörperCell signaling Technology9662
CCK-8-ReagenzSigma96992
ChamQ Universal SYBR qPCR Master MixVazymeQ711
ChloroformSigma-AldrichC2432
Clarity Western ECL SubstratBio-Rad1705061
Zellinkubator mit konstanter TemperaturSaiLunDHP-9032
D-GlukoseMedChemExpressHY-B0389
FlugzytometerBeckman coultedCytoFLEXChloroform
Fluoreszenz-quantitatives PCR-InstrumentRocheLight Cycler 96
Foetales bovines SerumSigma-AldrichF0193
Vollautomatischer glykosylierter Hämoglobin-AnalysatorHanyu MedicalHLC-723G11Phenol
Gen-PCR-VerstärkerBio RadS1000
Glomeruläre Mesangialzellen, HGMCSunncell Biotechnology Co., Ltd.SNP-H252
Human Basic IL-1 beta ELISA-KitInvitrogenECH002
Human IL-6 ELISA-KitInvitrogenEH2IL6
Humane Nierenepithelzellen, HK-2Sunncell Biotechnology Co., Ltd.SNL-165
Humanes TNF alpha ELISA-KitInvitrogenKAC1751
IkappaB alpha (L35A5) Maus-Monoklonaler AntikörperCell signaling Technology4814
K-SFM-MediumInvitrogen17005-042
Lipofectamin 3000 InvitrogenL3000015
MannitolSigma-AldrichM9647
Multifunktionaler Enzym-Immunosorbent-Assay-ReaderTECANGENios Plus
NF-kappaB p65 (D14E12) Kaninchen-Monoklonaler AntikörperCell signaling Technology8242
MagermilchBiosharpBS102-500g
Opti-MEM™ I Serumarmes MediumInvitrogen31985062
P3000 ReagenzInvitrogenL3000-015
PBS-PufferSangon BiotechE607080
PhenolSigma-AldrichP1037
Phospho-NF-kappaB p65 (Ser536) (93H1) Kaninchen-Monoklonaler AntikörperCell signaling Technology3033
Vollständiges PrimärzellmediumSunncell Biotechnology Co., Ltd.SNPM-H252
Prime Script RT-Reagenz-KitTakaraRR037A
PVDF-MembranenMerck Millipore SE1M003M00
Rotease- und Phosphatase-Inhibitor-CocktailBeyotimeP1045
TrizolInvitrogen15596026CN
Ultraviolett-SpektrophotometerThermoNanodrop 2000

Referenzen

  1. Amerkamp, J., Benli, S., Isenmann, E., Brinkmann, C. Optimizing the lifestyle of patients with type 2 diabetes mellitus - systematic review on the effects of combined diet-and-exercise interventions. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 35 (5), 103746(2025).
  2. Mousavi, F. S., et al. Assessing renal function as a predictor of adverse outcomes in diabetic patients undergoing percutaneous coronary intervention. Acta Cardiol. 79 (7), 824-832 (2024).
  3. He, Y., et al. Predictive efficacy assessment of serum beta(2)-microglobulin combined with urinary albumin-to-creatinine ratio for renal function deterioration in type 2 diabetic patients with kidney disease. Am J Transl Res. 17 (12), 9982-9995 (2025).
  4. Wang, M., et al. Association of dietary live microbe intake with diabetic kidney disease in patients with type 2 diabetes mellitus in us adults: A cross-sectional study of nhanes 1999-2018. Acta Diabetol. 61 (6), 705-714 (2024).
  5. Saeedi, P., et al. Global and regional diabetes prevalence estimates for 2019 and projections for 2030 and 2045: Results from the international diabetes federation diabetes atlas, 9(th) edition. Diabetes Res Clin Pract. 157, 107843(2019).
  6. National Kidney Foundation. Kdoqi clinical practice guideline for diabetes and ckd: 2012 update. Am J Kidney Dis. 60 (5), 850-886 (2012).
  7. Tuttle, K. R., et al. Diabetic kidney disease: A report from an ada consensus conference. Am J Kidney Dis. 64 (4), 510-533 (2014).
  8. Du, N., Zhang, X., He, C., Zhang, Z. Mir-423-5p mediates linc00886 regulation of ovarian cancer aggressiveness and immune evasion via the tlr4/myd88/nf-kappab/pd-l1 pathway. Hereditas. 162 (1), 184(2025).
  9. Joshi, S. R., et al. Therapeutic potential of alpha-glucosidase inhibitors in type 2 diabetes mellitus: An evidence-based review. Expert Opin Pharmacother. 16 (13), 1959-1981 (2015).
  10. Chen, S., et al. Predicting and validating the regulation of podocyte injury and treatment of diabetic kidney disease by yinhuo tang. J Vis Exp. (220), e67939(2025).
  11. Zahra, S., et al. Prevalence of nephropathy among diabetic patients in north american region: A systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 103 (38), e39759(2024).
  12. Wang, Y., Liu, T., Liu, W., Zhao, H., Li, P. Research hotspots and future trends in lipid metabolism in chronic kidney disease: A bibliometric and visualization analysis from 2004 to 2023. Front Pharmacol. 15, 1401939(2024).
  13. Shi, M., et al. Integrated transcriptomic and secretome proteomic analysis of hyperglycemia-stimulated endothelial cells and screening of target compounds. J Vis Exp. (226), e69578(2025).
  14. Sagoo, M. K., Gnudi, L. Diabetic nephropathy: An overview. Methods Mol Biol. 2067, 3-7 (2020).
  15. Kopel, J., Pena-Hernandez, C., Nugent, K. Evolving spectrum of diabetic nephropathy. World J Diabetes. 10 (5), 269-279 (2019).
  16. Chen, Y., Li, Z., Chen, X., Zhang, S. Long non-coding rnas: From disease code to drug role. Acta Pharm Sin B. 11 (2), 340-354 (2021).
  17. Yao, D., Zhang, B., Zhan, X., Zhang, B., Li, X. K. Predicting lncrna-disease associations based on a dual-path feature extraction network with multiple sources of information integration. ACS Omega. 9 (32), 35100-35112 (2024).
  18. Wang, Z., et al. Lncrna meg3 alleviates diabetic cognitive impairments by reducing mitochondrial-derived apoptosis through promotion of fundc1-related mitophagy via rac1-ros axis. ACS Chem Neurosci. 12 (13), 2280-2307 (2021).
  19. Ting, K. H., Yang, P. J., Tsai, P. Y., Lee, C. Y., Yang, S. F. Correlations between the long noncoding rna meg3 and clinical characteristics for diabetic kidney disease in type 2 diabetes mellitus. Diabetol Metab Syndr. 16 (1), 260(2024).
  20. Zhang, C., et al. Lncrna evf-2 exacerbates podocyte injury in diabetic nephropathy by inducing cell cycle re-entry and inflammation through distinct mechanisms triggered by hnrnpu. Adv Sci (Weinh). 11 (47), e2406532(2024).
  21. Lan, F., Zhao, J., Liang, D., Mo, C., Shi, W. Comprehensive analysis of cuproptosis-related cerna network and immune infiltration in diabetic kidney disease. Heliyon. 10 (16), e35700(2024).
  22. Zhou, B., et al. Linc00426 promotes the progression of atherosclerosis by regulating mir-873-5p/srrm2 axis. Cytokine. 191, 156938(2025).
  23. Ma, Q., et al. Long non-coding rna screening and identification of potential biomarkers for type 2 diabetes. J Clin Lab Anal. 36 (4), e24280(2022).
  24. Xiang, Z., et al. Potential prognostic biomarkers related to immunity in clear cell renal cell carcinoma using bioinformatic strategy. Bioengineered. 12 (1), 1773-1790 (2021).
  25. Mobeen, A., et al. Nf-kappab signaling is the major inflammatory pathway for inducing insulin resistance. 3 Biotech. 15 (2), 47(2025).
  26. Aktas, G. Exploring the link: Hemogram-derived markers in type 2 diabetes mellitus and its complications. World J Diabetes. 16 (7), 105233(2025).
  27. Balci, S. B., Atak, B. M., Duman, T., Ozkul, F. N., Aktas, G. A novel marker for prediabetic conditions: Uric acid-to-hdl cholesterol ratio. Bratisl Lek Listy. 125 (3), 145-148 (2024).
  28. Basaran, E., Aktas, G. J. O. E., Diseases, M. Waist-to-height ratio as a novel marker of metabolic syndrome in patients with type 2 diabetes mellitus. Exploration of Endocrine and Metabolic Diseases. , (2025).
  29. Duman, T. T., Tel, B. M. A., Bilgin, S., Dervisevic, A., Aktas, G. Evaluation of the effects of intermittent fasting on clinical and laboratory parameters in metabolic syndrome. Experimental Biomedical Research. 8 (2), (2025).
  30. Cosgun, M., Cosgun, Z., Kalfaoglu, M. E., Aktas, G. Systemic inflammatory markers and epicardial fat volume as predictors of cardiometabolic risk in type 2 diabetes. Postgrad Med J. , (2025).
  31. Aktas, G. Serum c-reactive protein to albumin ratio as a reliable marker of diabetic neuropathy in type 2 diabetes mellitus. Biomol Biomed. 24 (5), 1380-1386 (2024).
  32. Aktas, G., Duman, T. T., Atak Tel, B. Controlling nutritional status (conut) score is a novel marker of type 2 diabetes mellitus and diabetic microvascular complications. Postgrad Med. 136 (5), 496-503 (2024).
  33. Aktas, G. Association between the prognostic nutritional index and chronic microvascular complications in patients with type 2 diabetes mellitus. J Clin Med. 12 (18), (2023).
  34. Aktas, G. An overview of the role of serum uric acid to high-density lipoprotein cholesterol ratio in type 2 diabetes mellitus and in other inflammatory and metabolic conditions. Minerva Med. 116 (5), 405-415 (2025).
  35. Ohuche, I. O., Chikani, U. N., Oyenusi, E. E., Onu, J. U., Oduwole, A. Correlates of fasting blood glucose among children living with hiv in a nigerian tertiary hospital: A cross-sectional study. BMC Pediatr. 20 (1), 458(2020).
  36. Girlescu, N., et al. Thanatochemical study of glycated hemoglobin in diabetic status assessment. Medicina (Kaunas). 57 (4), (2021).
  37. Yu, G. Z., et al. Persistent hematuria and kidney disease progression in iga nephropathy: A cohort study. Am J Kidney Dis. 76 (1), 90-99 (2020).
  38. Zhao, H., et al. Branched-chain amino acids contribute to diabetic kidney disease progression via pkm2-mediated podocyte metabolic reprogramming and apoptosis. Nat Commun. 16 (1), 7846(2025).
  39. Mao, L., Yin, R., Yang, L., Zhao, D. Elucidating the function of clusterin in the progression of diabetic kidney disease. Front Pharmacol. 16, 1573654(2025).
  40. Cheng, D., et al. Moringa isothiocyanate activates nrf2: Potential role in diabetic nephropathy. AAPS J. 21 (2), 31(2019).
  41. Geng, Z., et al. Lncrna zfas1 regulates the proliferation, oxidative stress, fibrosis, and inflammation of high glucose-induced human mesangial cells via the mir-588/rock1 axis. Diabetol Metab Syndr. 14 (1), 21(2022).
  42. Dalmadi, A., Miloro, F., Abdu, A., Kis, A., Havelda, Z. Remote precursor elements can modulate rna induced silencing complex-loading efficiency of mir168 in arabidopsis. Plant J. 122 (3), e70195(2025).
  43. Vigersky, R. A. An overview of management issues in adult patients with type 2 diabetes mellitus. J Diabetes Sci Technol. 5 (2), 245-250 (2011).
  44. Zou, L. X., Hou, Z. L., Qian, C. H., Wang, X., Sun, L. Performance of novel biomarkers for prediction of diabetic kidney disease in patients with diabetes mellitus. Ann Med. 57 (1), 2562996(2025).
  45. Liu, T., et al. Serum high mobility group box 1 as a potential biomarker for the progression of kidney disease in patients with type 2 diabetes. Front Immunol. 15, 1334109(2024).
  46. Oshima, M., et al. Trajectories of kidney function in diabetes: A clinicopathological update. Nat Rev Nephrol. 17 (11), 740-750 (2021).
  47. Wang, S., et al. Grk2 protein mediates the anril, a lncrna, to affect the proliferation and apoptosis of kasumi-1 cells. Front Biosci (Landmark Ed). 29 (10), 362(2024).
  48. Yang, P. J., Ting, K. H., Tsai, P. Y., Su, S. C., Yang, S. F. Association of long noncoding rna gas5 gene polymorphism with progression of diabetic kidney disease. Int J Med Sci. 21 (11), 2201-2207 (2024).
  49. Li, B., Wu, Z., Xu, H., Ye, H., Yang, X. Downregulation of lncrna xloc_032768 in diabetic patients predicts the occurrence of diabetic nephropathy. Open Med (Wars). 19 (1), 20240903(2024).
  50. Liu, H., et al. A panel of four-lncrna signature as a potential biomarker for predicting survival in clear cell renal cell carcinoma. J Cancer. 11 (14), 4274-4283 (2020).
  51. Zhu, H., et al. Functional long noncoding rnas (lncrnas) in clear cell kidney carcinoma revealed by reconstruction and comprehensive analysis of the lncrna-mirna-mrna regulatory network. Med Sci Monit. 24, 8250-8263 (2018).
  52. Lu, X., et al. Glycemic status affects the severity of coronavirus disease 2019 in patients with diabetes mellitus: An observational study of ct radiological manifestations using an artificial intelligence algorithm. Acta Diabetol. 58 (5), 575-586 (2021).
  53. Wang, M. H., Liu, Z. H., Zhang, H. X., Liu, H. C., Ma, L. H. Hsa_circrna_000166 accelerates breast cancer progression via the regulation of the mir-326/elk1 and mir-330-5p/elk1 axes. Ann Med. 56 (1), 2424515(2024).
  54. Barutta, F., Bellini, S., Canepa, S., Durazzo, M., Gruden, G. Novel biomarkers of diabetic kidney disease: Current status and potential clinical application. Acta Diabetol. 58 (7), 819-830 (2021).
  55. Casagrande, V., Federici, M., Menghini, R. Timp3 involvement and potentiality in the diagnosis, prognosis and treatment of diabetic nephropathy. Acta Diabetol. 58 (12), 1587-1594 (2021).
  56. Ye, S., et al. Lipidomics profiling reveals serum phospholipids associated with albuminuria in early type 2 diabetic kidney disease. ACS Omega. 8 (39), 36543-36552 (2023).
  57. Thipsawat, S. Early detection of diabetic nephropathy in patient with type 2 diabetes mellitus: A review of the literature. Diab Vasc Dis Res. 18 (6), 14791641211058856(2021).
  58. Zhang, Z., et al. Association of estimated glomerular filtration rate from serum creatinine and cystatin c with new-onset diabetes: A nationwide cohort study in china. Acta Diabetol. 58 (9), 1269-1276 (2021).
  59. Yan, P., et al. Association of remnant cholesterol with chronic kidney disease in middle-aged and elderly chinese: A population-based study. Acta Diabetol. 58 (12), 1615-1625 (2021).
  60. Fonseca-Montano, M. A., Cisneros-Villanueva, M., Coales, I., Hidalgo-Miranda, A. Linc00426 is a potential immune phenotype-related biomarker and an overall survival predictor in pam50 luminal b breast cancer. Front Genet. 14, 1034569(2023).
  61. Li, H., et al. Author correction: Linc00426 accelerates lung adenocarcinoma progression by regulating mir-455-5p as a molecular sponge. Cell Death Dis. 15 (8), 564(2024).
  62. Wu, K., et al. Nf-kappab p65 mediated lnc-traf3ip2 exacerbates renal fibrosis in diabetic kidney disease. Acta Diabetol. 62 (11), 1915-1927 (2025).
  63. Wu, K., et al. Cytosolic hmgb1 accumulation in mesangial cells aggravates diabetic kidney disease progression via nfkappab signaling pathway. Cell Mol Life Sci. 81 (1), 408(2024).
  64. Hao, J., Li, H., Yu, W. Xanthohumol ameliorates diabetic kidney disease through suppression of renal fibrosis by regulating snhg10/mir-378b. Front Pharmacol. 16, 1532517(2025).
  65. Rodriguez, F., et al. Real-world diagnosis and treatment of diabetic kidney disease. Adv Ther. 38 (8), 4425-4441 (2021).

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Nachdrucke und Genehmigungen

Tags

MedizinAusgabe 232Ausgabe 232Dieser Monat in JoVEAusgabeTyp-2-Diabetes mellitusDiagnose