Биомаркеры для диагностики урологических заболеваний
Шадеркина В.А., уролог, СEO Uroweb.ru, UroDecision · база знаний по урологии.
План обзора
- 1. Рак предстательной железы (РПЖ)
- 2. Рак мочевого пузыря (РМП)
- 3. Злокачественные новообразования почки (ПКР)
- 4. Доброкачественные заболевания
- 5. Заболевания почек и ХБП (включая ОПП, ДН, ЛН, ИгАН)
- 6. Инфекции мочевыводящих путей (ИМП)
- 7. Классификация биомаркеров (по контексту применения)
- 8. Ограничения и перспективы
- 9. Практические принципы применения биомаркеров
- Выводы
Биомаркеры представляют собой объективно измеряемые характеристики, отражающие нормальные или патологические процессы в организме.
В урологии их можно разделить на несколько категорий: серологические (в том числе PSA), протеомные, геномные (ДНК, мРНК, микроРНК), метаболомные и эпигенетические.
Ниже представлен систематизированный обзор биомаркеров по нозологиям.
1. Рак предстательной железы (РПЖ)
1.1. Традиционные серологические биомаркеры
PSA (простатспецифический антиген) остаётся основным сывороточным маркёром, используемым в раннем выявлении РПЖ, однако он органоспецифичен, но не опухолеспецифичен: повышение возможно при ДГПЖ, воспалении, инфекции, задержке мочи и после манипуляций. Даже уровень PSA ниже традиционного порога 4 нг/мл не исключает рак, поэтому значение PSA следует интерпретировать вместе с возрастом, объёмом простаты, плотностью PSA, динамикой, семейным анамнезом и данными МРТ [1,2].
| Биомаркер | Тип | Комментарий | Источник |
|---|---|---|---|
| PSA (total, free) | Серологический | Низкая специфичность; AUC ~0.6 в некоторых исследованиях | [1,3,4] |
| Свободный ПСА (free PSA) | Серологический | Применяется для расчёта PHI | [1] |
| PHI (Prostate Health Index) |
Серологический | Включает tPSA, fPSA, [-2]proPSA; LE по данным клинических испытаний | [1] |
| 4Kscore (four-kallikrein panel) |
Серологический | Комбинация tPSA, fPSA, iPSA, hK2; AUC >0.80 | [1] |
1.2. Мочевые биомаркеры РПЖ
Моча является перспективным субстратом благодаря возможности неинвазивного получения и прямому контакту с простатическими жидкостями после массажа простаты (DRE) [1, 5, 6].
РНК-биомаркеры:
| Маркёр | Тип | Чувствительность / Специфичность | Примечание |
|---|---|---|---|
| PCA3 (Progensa) | lncRNA (мочевая) | Повышает специфичность по сравнению с PSA, но имеет ограниченную чувствительность для клинически значимого РПЖ | FDA-разрешён для помощи в решении о повторной биопсии у мужчин ≥50 лет после предшествующей отрицательной биопсии; не является самостоятельным скрининговым тестом [1, 5] |
| Четырёхгенная сигнатура (HIST1H2BG, MYO6, GALNT3, GDF15) |
мРНК (осадок мочи) | AUC >0.85 (превосходит PCA3) | Валидирована в когорте 224 образцов [6] |
| miR-1913 / miR-3659 (соотношение) |
МикроРНК | Чувствительность 75%, специфичность 78.6% в серой зоне ПСА (3–10 нг/мл) | AUC 0.821; превосходит ПСА в серой зоне [7] |
| miR-107, miR-574-3p | МикроРНК | Повышены в моче при РПЖ | Диагностическая ценность выше PCA3 [5, 8] |
| miR-205, miR-214 | МикроРНК | Снижены в моче при РПЖ | Потенциальные супрессорные маркёры [5, 8] |
Белковые биомаркеры мочевых экстрацеллюлярных везикул (EVs)
Анализ протеома мочевых EVs методом таргетной протеомики (SRM) выявил панели пептидов, отражающие тканевые изменения простаты. Установлено, что изменения в мочевых EVs коррелируют с градацией по Глисону (Gleason ≥7(4+3)) и позволяют различать пациентов с РПЖ и ДГПЖ [4].
1.3. Тканевые и биовизуализирующие маркёры
ПСМА (простатспецифический мембранный антиген) — перспективная мишень для радиофармпрепаратов. Малые пептидные молекулы, модифицированные мочевиной, меченные 68Ga, 18F, 177Lu, демонстрируют высокое сродство к ПСМА и используются для позитрон-эмиссионной томографии и радионуклидной терапии метастатического РПЖ [9].
1.4. Современные тесты до биопсии и после неё
Наиболее клинически значимое направление — не поиск «ещё одного PSA», а объединение молекулярного сигнала с возрастом, семейным анамнезом, плотностью PSA, МРТ и калькуляторами риска. PHI и 4Kscore относятся к анализам крови; SelectMDx, ExoDx Prostate IntelliScore и MyProstateScore используют мочу. Они предназначены главным образом для оценки риска обнаружения рака группы градации ≥2 и уменьшения числа ненужных биопсий, но не взаимозаменяемы и требуют интерпретации в той популяции, в которой были валидированы [10, 11, 12].
ExoDx Prostate IntelliScore измеряет экзосомальную РНК ERG, PCA3 и SPDEF в первой порции мочи без обязательного предварительного ПРИ. В проспективной валидации у мужчин с PSA 2–10 нг/мл порог 15,6 позволял избежать части биопсий при отрицательной прогностической ценности около 89%; при этом небольшой процент клинически значимых опухолей оставался пропущенным [10].
MyProstateScore 2.0 (MPS2) — 18-генная мочевая модель, объединяющая опухоль-ассоциированные транскрипты и клинические переменные. В исследовании разработки и внешней валидации 2024 года тест точнее существующих моделей различал опухоли группы градации ≥2. Однако это пока не универсальный стандарт: необходимы независимые исследования влияния на реальные клинические исходы, стоимость и доступность [12].
Тканевые геномные тесты (Decipher, Oncotype DX Genomic Prostate Score, Prolaris) решают другую задачу: они не предназначены для первичного выявления РПЖ, а дополняют клинико-морфологическую оценку прогноза после биопсии или простатэктомии. Их применение оправдано только тогда, когда результат способен изменить тактику лечения или наблюдения.
2. Рак мочевого пузыря (РМП)
2.1. Регуляторно разрешённые и коммерчески доступные мочевые тесты
| Тест | Принцип | Чувствительность | Специфичность |
|---|---|---|---|
| UroVysion FISH | Детекция анеуплоидии хромосом 3, 7, 17 и делеции 9p21 | 87.3% | 71.4% [13, 14] |
| Cxbladder | мРНК пяти биомаркеров + клинические переменные | 85% | Оценки зависят от версии теста и популяции; коммерческий тест, но не следует объединять его регуляторный статус с FDA-cleared UroVysion/NMP22/BTA/ImmunoCyt [13,15] |
| NMP22 BC (Matritech) | Ядерный матриксный белок 22 | 57–82% (зависит от стадии) | 74–88% [13, 14] |
| BTA stat / BTA TRAK | Антиген рака мочевого пузыря (фактор комплемента H) | 57–82% | 74–88% [13, 14] |
| ImmunoCyt | Цитокератины (CK8, CK18, CK19) + муцин-подобный антиген | 65–92% | 62–86% [13] |
Мочевые тесты не должны автоматически заменять цистоскопию при первичной диагностике и наблюдении РМП. Их клиническая роль зависит от контекста: некоторые тесты могут использоваться как дополнительные инструменты при неясной цитологии или для снижения интенсивности наблюдения у отдельных пациентов низкого риска, но отрицательный результат не исключает опухоль, особенно низкой степени злокачественности [13, 14, 15].
2.2. Перспективные протеомные биомаркеры РМП
| Белок | Чувствительность | Специфичность | Комментарий |
|---|---|---|---|
| Цитокератин 8/18 (KRT8/18) | 65% | 92% | Пан-цитокератиновый маркёр [13, 16] |
| Цитокератин 20 (KRT20) | 79% | 90% | Специфичен для уртелиальной карциномы [13] |
| BLCA-1 | 80% | 87% | Выявлен при протеомном скрининге [13] |
| BLCA-4 | 89% | 95% (по некоторым данным) | Дифференцирует РМП и контроль [13] |
| TGFBI (Transforming growth factor beta induced) |
Значительно повышен при мышечно-инвазивном РМП (14411.7 pg/mg креатинина) | — | Промотирует пролиферацию и миграцию [17] |
| HIP/PAP (Hepatocarcinoma-intestine-pancreas/pancreatitis-associated protein) |
Медиана в моче: 55.2 pg/mL vs. 3.2 pg/mL у здоровых | — | Коррелирует с T-стадией и группой риска прогрессии [18] |
| PF4 (Platelet factor 4) |
~8-кратное повышение в скрининге | — | Худшая производительность по сравнению с TGFBI [17] |
2.3. МикроРНК (umiRNAs)
Систематический обзор 2023 года выявил множество мочевых микроРНК, потенциально пригодных для диагностики РМП: miR-146a-5p (повышена, снижается после ТУР), miR-155, miR-214 (клеточно-свободные фракции). UmiRNAs могут различать злокачественную и незлокачественную гематурию [19].
2.4. Метилирование ДНК (UroMark и др.)
Панели метилированных генов (например, 5-генная панель UroMark) демонстрируют чувствительность 65–100% и специфичность 77–100%, но ни одна не одобрена FDA [14].
2.5. Новые коммерческие тесты и клинический контекст
Bladder EpiCheck оценивает профиль метилирования 15 участков ДНК в моче и наиболее убедительно изучен для наблюдения после лечения немышечно-инвазивного РМП. В многоцентровом проспективном исследовании тест характеризовался высокой отрицательной прогностической ценностью для опухолей высокой степени злокачественности, но его чувствительность была ниже для low-grade рецидивов [20].
Xpert Bladder Cancer и другие многомаркерные тесты на мРНК способны повысить чувствительность по сравнению с цитологией, особенно при high-grade заболевании. Однако результаты зависят от наличия гематурии, воспаления, недавних инструментальных вмешательств и выбранного порога. Поэтому сообщать одну «универсальную» чувствительность или специфичность без указания клинической ситуации некорректно [15].
Практически важнее не сам факт коммерческой доступности теста, а доказанная клиническая полезность: уменьшает ли тест число цистоскопий без неприемлемого риска пропуска значимой опухоли. Рекомендации EAU 2026 по-прежнему рассматривают цистоскопию как основу диагностики и наблюдения, а мочевые маркёры — как дополнительные инструменты для отдельных сценариев [15].
3. Злокачественные новообразования почки (ПКР)
Протеомные исследования тканей выявили повышение Aquaporin-1 (AQP1) и Adipophilin (ADFP) в светлоклеточном ПКР и папиллярном ПКР. В моче пациентов с ПКР уровни этих белков достоверно выше, чем у здоровых, и снижаются после нефрэктомии [21]. NMP22 также был предложен в качестве потенциального маркёра ПКР (60% положительных тестов против 13% контроля) [21].
3.1. KIM-1 и жидкостная биопсия при ПКР
KIM-1 (HAVCR1) экспрессируется повреждённым проксимальным канальцевым эпителием и рядом опухолей почки. В проспективном вложенном исследовании повышенная концентрация KIM-1 в плазме выявлялась за несколько лет до клинического диагноза ПКР и ассоциировалась с риском заболевания и худшей выживаемостью [22].
В исследовании пациентов с солидными образованиями почки 2024 года плазменный KIM-1 был связан со злокачественной гистологией, риском метастазирования и смерти. Эти данные перспективны для выбора между активным наблюдением и вмешательством, но KIM-1 пока не заменяет контрастную визуализацию, морфологическую верификацию и стандартные прогностические модели [23].
Циркулирующая опухолевая ДНК при локализованном ПКР часто определяется в низкой концентрации из-за ограниченного «выделения» ДНК опухолью в кровоток. Её диагностическая чувствительность для небольших опухолей пока недостаточна; более вероятные направления применения — молекулярная характеристика распространённого заболевания, оценка минимальной остаточной болезни и раннее выявление рецидива в исследованиях.
4. Доброкачественные заболевания
4.1. Стриктура уретры, ДГПЖ, инфекция МВП, МКБ
Уроплакины (UPIIIa и UPII) — гликопротеины, входящие в структуру уротелия. У пациентов с ДГПЖ и ИМВП обнаружены статистически значимо повышенные концентрации UPIIIa в моче и плазме (моча: 2.22 нг/мг креатинина, p<0.001; плазма: 2.07 нг/мл, p<0.001). Наименьшие значения UPIIIa обнаружены у пациентов со стриктурой уретры (1.39 нг/мг креатинина) и МКБ (1.78 нг/мл). Уроплакины могут быть потенциальными биомаркерами для оценки течения доброкачественных урологических заболеваний и эффективности лечения [24].
4.2. Интерстициальный цистит / синдром болезненного мочевого пузыря (ИЦ/СБМП)
Мета-анализ 9 исследований показал, что уровни NGF (фактор роста нервов) и NGF/Cr в моче при ИЦ/СБМП достоверно выше, чем у здоровых. Кроме того, NGF дифференцирует ИЦ/СБМП от гиперактивного мочевого пузыря (ОАМ), а после успешного лечения его уровень снижается [25].
4.3. Обструктивная нефропатия (гидронефроз)
| Биомаркер | Диагностическая роль | Источник |
|---|---|---|
| α-GST (альфа-глутатион-S-трансфераза) в моче |
Перспективный маркёр обструктивной нефропатии у детей | [26] |
| NGAL (липокалин, ассоциированный с желатиназой нейтрофилов) в моче |
Перспективный маркёр обструктивной нефропатии у детей | [26] |
| pi-GST, KIM-1 в моче Сывороточный NGAL |
Требуют дальнейшей валидации | [26] |
5. Заболевания почек и ХБП (включая ОПП, ДН, ЛН, ИгАН)
5.1. Острое почечное повреждение (ОПП)
| Биомаркер | AUC (95% CI) | Чувствительность / Специфичность | Комментарий |
|---|---|---|---|
| KIM-1 (Kidney Injury Molecule-1) |
— | Высокая | Маркёр повреждения проксимальных канальцев; обнаруживается с помощью магнитных наночастиц (предел детекции 0.1 нг/мл) [27, 28] |
| NGAL (мочевой) | 0.773–0.816 | 66.7–71.7% / 75.8–87.5% | Ранний маркёр АКИ; также в сыворотке (0.816 для ДКД) [28,29,30] |
| L-FABP (Liver-type Fatty Acid-Binding Protein) |
0.780 (95% CI 0.702–0.857) | 71.7% / 75.8% (cut-off 28.45 ng/mL) |
Независимый предиктор 90-дневной летальности у пациентов отделений интенсивной терапии [30] |
| TIMP-2 • IGFBP7 ((ng/mL)2/1000) |
0.76–0.87 | Cut-off 2.0 (оптимальный) |
Рекомендован для ранней диагностики АКИ [28, 31] |
| Цистатин C (мочевой) |
0.803 (95% CI 0.722–0.884) | 76.2% / 80.8% | Предсказывает макроальбуминурию у пациентов с СД2 (AUC 0.894) [29] |
| Кластерин (мочевой) |
0.775 (95% CI 0.694–0.857) | 64.3% / 84.6% | Ниже AUC, чем NGAL и цистатин C [29] |
| MCP-1 (мочевой) |
— | — | Отражает воспаление; важен при волчаночном нефрите и IgAN [32, 33, 34] |
Традиционные маркёры (α1-микроглобулин, β2-микроглобулин, NAG, щелочная фосфатаза) не вошли в рутинную практику из-за отсутствия стандартизации [28]. Идеальный биомаркер ОПП должен быть неинвазивным, быстроизмеримым, высокочувствительным и специфичным [28].
5.2. Диабетическая нефропатия (ДН)
| Биомаркер | Значение / AUC | Примечание |
|---|---|---|
| uNGAL | AUC 0.816 | Появляется раньше микроальбуминурии (нормоальбуминурия: 19.5 vs 13.2 нг/мл у контроля) [29] |
| uCysC | AUC 0.803 | То же [29] |
| uCLU | AUC 0.775 | Менее чувствительный, чем NGAL и CysC [29] |
| Резистин, YKL-40, TNF-α, IL-6 | Хорошая диагностическая точность при микроальбуминурии | Плазменные и мочевые биомаркеры [35] |
| Трансферрин мочи, RBP | Хорошая / очень хорошая точность | При микроальбуминурии [35] |
| VCAM-1, адипонектин, IL-1α | Низкая диагностическая ценность при микроальбуминурии | [35] |
5.3. Волчаночный нефрит (ВН, LN)
| Биомаркер | AUC | Чувствительность / Специфичность | Комментарий |
|---|---|---|---|
| uMCP-1 | 0.75 (p<0.01) для ALN vs inactive LN | Выше, чем традиционные u-β2MG, u-IgG, u-ALB | Независимый предиктор [32] |
| uVCAM-1 | 0.73 (p<0.01) | Как выше | Числится также в комбинации uMCP-1 + uVCAM-1: AUC 0.78 [32] |
| sCD163 (растворимый CD163) |
— | — | Увеличивается за 6 месяцев до развития ВН; коррелирует с гистологической активностью [36] |
| MCP-1 + AAG + церулоплазмин + Pr/Cr | AUC 0.85 | — | Отражает активность ВН [33] |
| MCP-1 + NGAL + креатининовый клиренс | AUC 0.83 | — | Предсказывает хронизацию [33] |
| MCP-1 + AAG + трансферрин + клиренс Cr + C4 | AUC 0.75 | — | Диагностика мембранозного ВН [33] |
| EGF (снижен) + uPAR (повышен) | — | — | Независимые предикторы прогрессирования ХБП при ВН [36] |
| Подоцитурия (клетки подоцитов в моче) |
— | — | Характерна для активного ВН (не для минимальных изменений или мембранозной нефропатии) [37] |
5.4. IgA-нефропатия (ИгАН)
| Биомаркер / Панель | Диагностическая роль | Примечание |
|---|---|---|
| Панель из 7 маркёров (8-гидроксигуанозин, додеканаль, LTC4, α1-антитрипсин, IgA-уромодулин, дефицитный по галактозе IgA1, гепарансульфат) |
AUC >0.95 для дифференцировки ИгАН от других почечных заболеваний и здоровых | Пилотное исследование с MALDI-MS, LC-MS/MS [38] |
| MCP-1 (мочевой) |
Прогностический маркёр; коррелирует с протеинурией и eGFR | Снижается при терапии TRB [34] |
| Кластерин (мочевой) |
Отражает тубулярное повреждение | Динамика на фоне TRB [34] |
| MMP-9 (мочевой) |
Отражает фиброз; коррелирует с MCP-1 | [34] |
| CKD273 (пептидный классификатор) |
AUC 0.96 для ХБП у T2DM | 273 пептида; одобрен FDA для дальнейшего изучения [39] |
5.5. Хроническая болезнь почек (ХБП)
CKD273 — один из наиболее изученных мочевых протеомных классификаторов ХБП. Высокие показатели точности были получены в ранних обучающих и независимых когортах, однако значения AUC зависят от дизайна исследования и состава контрольной группы. Панель рассматривается как инструмент стратификации риска и научной валидации, но не как самостоятельная замена eGFR, альбуминурии и клинической оценки [39].
6. Инфекции мочевыводящих путей (ИМП)
| Биомаркер | Метод | Комментарий |
|---|---|---|
| Химические соединения, ассоциированные с ИМП (например, нитриты, лейкоцитарная эстераза) |
Бумажные биосенсоры (включая варианты для подгузников) с беспроводной передачей данных | Раннее выявление ИМП и своевременное назначение лечения, в том числе антибиотикотерапии [40, 41] |
| Уроплакины (UPIIIa, UPII) |
Иммуноферментный анализ (плазма/моча) | Повышены при ИМП, p<0.001 [24] |
7. Классификация биомаркеров (по контексту применения)
В соответствии с глоссарием FDA–NIH BEST биомаркеры классифицируют не по четырём, а по семи категориям применения. Категория должна указываться вместе с матрицей образца, аналитическим методом и конкретным контекстом использования [42].
| Категория | Определение | Примеры |
|---|---|---|
| Предрасположенность / риск | Указывает вероятность развития заболевания у человека без клинически проявленного заболевания | Наследственные варианты BRCA2/HOXB13 как факторы риска РПЖ; не являются тестом наличия опухоли |
| Диагностический | Выявляет или подтверждает заболевание либо его подтип | PSA/PHI/4Kscore в составе алгоритма обследования; мочевые тесты при РМП как дополнение к стандартной диагностике |
| Мониторинговый | Серийно оценивает состояние заболевания или воздействие вмешательства | PSA после лечения РПЖ; альбуминурия и eGFR при ХБП |
| Прогностический | Оценивает вероятность клинического события независимо от выбора терапии | Геномные сигнатуры локализованного РПЖ; плазменный KIM-1 при ПКР изучается как прогностический маркёр |
| Предиктивный | Определяет вероятность различного эффекта конкретного лечения | Экспрессия/визуализация PSMA для отбора к 177Lu-PSMA в установленном клиническом контексте |
| Фармакодинамический / ответа | Показывает биологический ответ на воздействие или лечение | Динамика PSA, ctDNA или мочевых маркёров в исследованиях ответа |
| Безопасности | Указывает вероятность или наличие токсического эффекта | Креатинин/eGFR и маркёры повреждения канальцев при потенциально нефротоксичной терапии |
7.1. Аналитическая и клиническая валидация
Высокая AUC в одной публикации ещё не означает готовность биомаркера к практике. Необходимо различать: аналитическую валидность (точность и воспроизводимость измерения), клиническую валидность (связь с заболеванием или исходом) и клиническую полезность (улучшение решений и результатов лечения). Особенно важны внешняя валидация, проспективный дизайн, заранее заданный порог и сравнение не только с «здоровым контролем», но и с реальными клиническими альтернативами.
Показатели чувствительности, специфичности, положительной и отрицательной прогностической ценности зависят от распространённости заболевания. Поэтому результаты из специализированного онкоурологического центра нельзя автоматически переносить на скрининговую популяцию. Для панельных тестов также необходимы контроль преданалитики, нормализация на креатинин или клеточный состав, стандартизация хранения мочи и оценка влияния инфекции, гематурии и недавних вмешательств.
8. Ограничения и перспективы
- Ни один из современных мочевых биомаркеров (включая FDA-одобренные) не обладает достаточной точностью, чтобы полностью заменить цистоскопию или биопсию [13, 14].
- Чувствительность многих мочевых тестов выше при опухолях высокой степени злокачественности, carcinoma in situ и инвазивном процессе; низкозлокачественные папиллярные опухоли чаще дают ложноотрицательные результаты [15, 43, 44].
- Панельные подходы (комбинация нескольких маркёров) предпочтительнее одиночных биомаркеров [33, 38, 39, 43].
- Для внедрения в рутинную практику необходимы многоцентровые валидационные клинические исследования и стандартизация методик измерения [34, 43, 44].
9. Практические принципы применения биомаркеров
1) Сначала формулируют клинический вопрос: исключить значимое заболевание, подтвердить диагноз, оценить прогноз, предсказать ответ или мониторировать лечение.
2) Выбирают тест, валидированный именно для этой цели и популяции.
3) Интерпретируют результат только вместе с предтестовой вероятностью и стандартными методами.
4) Не подменяют биомаркером морфологическую или визуализационную верификацию, если она необходима.
5) Оценивают, изменит ли результат реальное решение; если тактика останется прежней, тест обычно не добавляет клинической пользы.
Выводы
Моча, благодаря неинвазивности получения и прямой связи с урогенитальным трактом, является наиболее перспективным источником биомаркеров для большинства урологических заболеваний — от злокачественных новообразований до доброкачественных состояний (стриктура, ДГПЖ, ИМП, ИЦ/СБМП). Разработка мультипанельных тестов (омные подходы) и внедрение чувствительных методов детекции (магнитные наночастицы, ПЦР, протеомика) открывают путь к повышению точности диагностики, стратификации риска и мониторинга лечения.
Источники
- S Salciccia, AL Capriotti, A Laganà, et al. Biomarkers in Prostate Cancer Diagnosis: From Current Knowledge to the Role of Metabolomics and Exosomes. International journal of molecular sciences. 2021;22(9):4367. doi: 10.3390/ijms22094367 PMID: 33922033
- Thompson IM, Pauler DK, Goodman PJ, et al. Prevalence of prostate cancer among men with a prostate-specific antigen level ≤4.0 ng per milliliter. N Engl J Med. 2004;350(22):2239-2246. doi: 10.1056/NEJMoa031918. PMID: 15163773.
- Gulnara Ispossunova, Dejan Nikolic, Mirzakarim Alchinbayev, et al. Preventive Strategies and Biomarkers in Male Reproductive Health from Multidisciplinary Perspective: Narrative Review. Medicina. 2026;62(3):566. doi: 10.3390/medicina62030566 PMID: 41901647
- T Sequeiros, M Rigau, C Chiva, et al. Targeted proteomics in urinary extracellular vesicles identifies biomarkers for diagnosis and prognosis of prostate cancer. Oncotarget. 2017;8(3):4960-4976. doi: 10.18632/oncotarget.13634 PMID: 27903962
- CG Rönnau, GW Verhaegh, MV Luna-Velez, et al. Noncoding RNAs as novel biomarkers in prostate cancer. BioMed Research International. 2014;2014. doi: 10.1155/2014/591703 PMID: 25243154
- L Mengual, JJ Lozano, M Ingelmo-Torres, et al. Using gene expression from urine sediment to diagnose prostate cancer: development of a new multiplex mRNA urine test and validation of current biomarkers. BMC cancer. 2016;16:76. doi: 10.1186/s12885-016-2127-2 PMID: 26856686
- YJ Byun, XM Piao, P Jeong, et al. Urinary microRNA-1913 to microRNA-3659 expression ratio as a non-invasive diagnostic biomarker for prostate cancer. Investigative and clinical urology. 2021;62(3):340-348. doi: 10.4111/icu.20200488 PMID: 33834642
- B Kumar, SE Lupold. MicroRNA expression and function in prostate cancer: a review of current knowledge and opportunities for discovery. Asian Journal of Andrology. 2016;18(4):559-567. doi: 10.4103/1008-682x.177839 PMID: 27056344
- OP Vlasova, KE German, VV Krilov, et al. [New Radiopharmaceuticals Based on Prostate-Specific Inhibitors of Membrane Antigen for Diagnostics and Therapy of Metastatic Prostate Cancer]. Vestnik Rossiiskoi akademii meditsinskikh nauk. 2015;70(3):360-5. doi: 10.15690/vramn.v70i3.1334 PMID: 26495726
- McKiernan J, Donovan MJ, Margolis E, et al. A Prospective Adaptive Utility Trial to Validate Performance of a Novel Urine Exosome Gene Expression Assay to Predict High-grade Prostate Cancer in Patients with Prostate-specific Antigen 2-10 ng/ml at Initial Biopsy. Eur Urol. 2018;74(6):731-738. doi: 10.1016/j.eururo.2018.08.019. PMID: 30237023.
- Kretschmer A, Kajau H, Margolis E, et al. Validation of a CE-IVD, urine exosomal RNA expression assay for risk assessment of prostate cancer prior to biopsy. Sci Rep. 2022;12:4777. doi: 10.1038/s41598-022-08608-z. PMID: 35314720.
- Tosoian JJ, Zhang Y, Xiao L, et al. Development and Validation of an 18-Gene Urine Test for High-Grade Prostate Cancer. JAMA Oncol. 2024;10(6):726-736. PMID: 38635241.
- Jorge L Wilson, Antoniassi MP, Lopes PI. Proteomic research and diagnosis in bladder cancer: state of the art review. International braz j urol. 2021. doi: 10.1590/s1677-5538.ibju.2021.99.02 PMID: 32459456
- WS Tan, A Feber, L Dong, et al. DETECT I & DETECT II: a study protocol for a prospective multicentre observational study to validate the UroMark assay for the detection of bladder cancer from urinary cells. BMC Cancer. 2017;17. doi: 10.1186/s12885-017-3758-7 PMID: 29141603
- European Association of Urology. EAU Guidelines on Non-muscle-invasive Bladder Cancer. 2026 edition. https://uroweb.org/guidelines/non-muscle-invasive-bladder-cancer.
- Otto TET. Thorsten Ecke Thomas Otto Editorial Office MDPI St. Alban-Anlage 66 4052 Basel, Switzerland. International Journal of Molecular Sciences. 2017;18(11):2463. doi: 10.3390/ijms18112463
- K Lang, S Kahveci, N Bonberg, et al. TGFBI Protein Is Increased in the Urine of Patients with High-Grade Urothelial Carcinomas, and Promotes Cell Proliferation and Migration. International Journal of Molecular Sciences. 2019;20(18). doi: 10.3390/ijms20184483 PMID: 31514337
- Y Nitta, H Konishi, T Makino, et al. Urinary levels of hepatocarcinoma-intestine-pancreas/pancreatitis-associated protein as a diagnostic biomarker in patients with bladder cancer. BMC Urology. 2012;12:24-24. doi: 10.1186/1471-2490-12-24 PMID: 22943287
- A Aveta, S Cilio, R Contieri, et al. Urinary MicroRNAs as Biomarkers of Urological Cancers: A Systematic Review. International Journal of Molecular Sciences. 2023;24(13). doi: 10.3390/ijms241310846 PMID: 37446024
- Witjes JA, Morote J, Cornel EB, et al. Performance of the Bladder EpiCheck Methylation Test for Patients Under Surveillance for Non-muscle-invasive Bladder Cancer: Results of a Multicenter, Prospective, Blinded Clinical Trial. Eur Urol Oncol. 2018;1(4):307-313. PMID: 31100252.
- V Urquidi, CJ Rosser, S Goodison. Molecular diagnostic trends in urological cancer: biomarkers for non-invasive diagnosis. Current medicinal chemistry. 2012;19(22):3653-63. doi: 10.2174/092986712801661103 PMID: 22680923
- Scelo G, Muller DC, Riboli E, et al. KIM-1 as a Blood-Based Marker for Early Detection of Kidney Cancer: A Prospective Nested Case-Control Study. Clin Cancer Res. 2018;24(22):5594-5601. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-1496. PMID: 30037816.
- Xu W, et al. Plasma Kidney Injury Molecule-1 for Preoperative Prediction of Renal Cell Carcinoma and Clinical Outcomes. 2024. PMID: 38701382.
- B Szymańska, M Matuszewski, J Dembowski, et al. Initial Evaluation of Uroplakins UPIIIa and UPII in Selected Benign Urological Diseases. Biomolecules. 2021;11(12). doi: 10.3390/biom11121816 PMID: 34944460
- HC Qu, W Zhang, S Yan, et al. Urinary nerve growth factor could be a biomarker for interstitial cystitis/painful bladder syndrome: a meta-analysis. 2014. doi: 10.1371/journal.pone.0106321 PMID: 25181532
- B Bieniaś, P Sikora. Potential Novel Biomarkers of Obstructive Nephropathy in Children with Hydronephrosis. Disease Markers. 2018;2018. doi: 10.1155/2018/1015726 PMID: 30327688
- W Qin, J Huang, M Zhang, et al. Nanotechnology-Based Drug Delivery Systems for Treating Acute Kidney Injury. ACS Biomaterials Science & Engineering. 2024;10(10):6078-6096. doi: 10.1021/acsbiomaterials.4c01385 PMID: 39226188
- DJ Oh. A long journey for acute kidney injury biomarkers. Renal failure. 2020;42(1):154-165. doi: 10.1080/0886022x.2020.1721300 PMID: 32050834
- XF Zeng, DX Lu, JM Li, et al. Performance of urinary neutrophil gelatinase-associated lipocalin, clusterin, and cystatin C in predicting diabetic kidney disease and diabetic microalbuminuria: a consecutive cohort study. BMC nephrology. 2017;18(1):233. doi: 10.1186/s12882-017-0620-8 PMID: 28701152
- E Cho, HN Yang, SK Jo, et al. The role of urinary liver-type fatty acid-binding protein in critically ill patients. Journal of Korean medical science. 2013;28(1):100-5. doi: 10.3346/jkms.2013.28.1.100 PMID: 23341719
- D Zhang, Y Yuan, L Guo, et al. Comparison of urinary TIMP-2 and IGFBP7 cut-offs to predict acute kidney injury in critically ill patients: A PRISMA-compliant systematic review and meta-analysis. Medicine. 2019;98(26). doi: 10.1097/md.0000000000016232 PMID: 31261582
- L Lai, C Wu, X Li, et al. Urinary MCP-1 and VCAM-1 as non-invasive biomarkers for the diagnosis and activity assessment of lupus nephritis. PloS one. 2025;20(5):e0323334. doi: 10.1371/journal.pone.0323334 PMID: 40388387
- N Schwartz, B Goilav, C Putterman. The pathogenesis, diagnosis and treatment of lupus nephritis. Current opinion in rheumatology. 2014;26(5):502-509. doi: 10.1097/bor.0000000000000089 PMID: 25014039
- C Keskinis, E Moysidou, S Stai, et al. Prognostic Value of Urinary Biomarkers in Proteinuria Progression in IgA Nephropathy Patients Treated with Budesonide. Medicina (Kaunas, Lithuania). 2025;61(5). doi: 10.3390/medicina61050807 PMID: 40428765
- K Al-Rubeaan, K Siddiqui, MA Al-Ghonaim, et al. Assessment of the diagnostic value of different biomarkers in relation to various stages of diabetic nephropathy in type 2 diabetic patients. Scientific reports. 2017;7(1):2684. doi: 10.1038/s41598-017-02421-9 PMID: 28577020
- L Zhang, J Sheng, T Liu. Macrophages in Lupus Nephritis: Insights into Its Pathogenesis and Emerging Treatments. Frontiers in bioscience (Landmark edition). 2025;30(10):39365. doi: 10.31083/fbl39365 PMID: 41198538
- JA Jefferson, CE Alpers, SJ Shankland. Podocyte biology for the bedside. American journal of kidney diseases : the official journal of the National Kidney Foundation. 2011;58(5):835-45. doi: 10.1053/j.ajkd.2011.03.033 PMID: 21715071
- M Neprasova, D Maixnerova, J Novak, et al. Toward Noninvasive Diagnosis of IgA Nephropathy: A Pilot Urinary Metabolomic and Proteomic Study. 2016. doi: 10.1155/2016/3650909 PMID: 27799660
- M Cañadas-Garre, K Anderson, J McGoldrick, et al. Proteomic and metabolomic approaches in the search for biomarkers in chronic kidney disease. Journal of proteomics. 2019;193:93-122. doi: 10.1016/j.jprot.2018.09.020 PMID: 30292816
- Wun-Jae Kim, Jayoung Kim. Innovative technologies for the smart E-Healthcare system. Investigative and Clinical Urology. 2019;60(1):1-3. doi: 10.4111/icu.2019.60.1.1 PMID: 30637354
- Sujith S, Solomon AP, Rayappan JBB. Comprehensive insights into UTIs: from pathophysiology to precision diagnosis and management. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 2024;14. doi: 10.3389/fcimb.2024.1402941 PMID: 39380727
- U.S. Food and Drug Administration. About Biomarkers and Qualification: BEST biomarker categories. Updated July 7, 2021. https://www.fda.gov/drugs/biomarker-qualification-program/about-biomarkers-and-qualification.
- Chen Z, Kim J. Urinary proteomics and metabolomics studies to monitor bladder health and urological diseases. BMC urology. 2016. doi: 10.1186/s12894-016-0129-7 PMID: 27000794
- Pedroza-Díaz J, Röthlisberger S. Advances in urinary protein biomarkers for urogenital and non-urogenital pathologies. Biochemia medica. 2015;25(1):22-35. doi: 10.11613/bm.2015.003 PMID: 25672464
Комментарии