探究血清微RNAs（miRNAs）水平检测在尘肺筛查中的作用，建立用于尘肺诊断的多个血清miRNAs联合应用模型。
选取天津市工人疗养院就诊的152例男性尘肺患者作为病例组；正常对照组选取同社区健康体检人员152人，体检合格，无接触含游离二氧化硅的矿物粉尘，无心血管、肝肾等器质性病变以及肺部其他疾病。用TaqMan低密度芯片（TaqMan low density array）方法筛选出候选可作为尘肺早期筛查的miRNAs标志物，并采用RT-qPCR方法在152例尘肺较大样本中进行验证。根据曲线下面积（AUC）考察候选指标的灵敏度和特异性，采用二分类logistic回归模型前进法逐步回归建立尘肺和正常人群中诊断尘肺的logistic回归模型。
与对照组比较，miRNA-204、miRNA-206、miRNA-21、miRNA-16、miRNA-29a、miRNA-155、miRNA-200c 7个候选miRNAs在尘肺患者血清中的表达差异均有统计学意义（P<0.05）；分析上述7个miRNAs的受试者工作曲线（ROC）显示，miRNA-21、miRNA-200c、miRNA-16、miRNA-206、miRNA-155、miRNA-29a有统计学意义，其ROC-AUC为0.629~0.932。建立尘肺和正常人群中诊断尘肺的logistic回归模型：logitP=13.769+0.536×miRNA-21-0.878×miRNA-200c-0.012×miRNA-16-0.111×miRNA-206+0.117×miRNA-155-1.192×miRNA-29a。该回归模型在尘肺和正常人群中诊断尘肺ROC-AUC为0.980（95%CI：0.970~0.993，P<0.01）。
多个血清miRNAs联合应用模型可能用于尘肺患者的诊断。
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微RNAs（microRNAs，miRNAs）作为一种非编码小RNA在许多疾病状态下异常表达，在尘肺患者中的研究报道也越来越多[1,2,3]。尘肺是我国最普遍、最严重的职业病，因其具有不可逆性和高死亡率，给劳动者的健康带了巨大的危害。尘肺无有效治疗手段，但越早诊断，越能有效的保护劳动者的健康，寻找尘肺的诊断生物标志物具有重要的现实意义。我们前期的研究发现，miRNAs能通过调控Wnt/β-catenin信号通路抑制矽肺纤维化的发展，具有作为尘肺诊断生物标志物的巨大潜能[4]。我们通过分析寻找多个有诊断意义的血清miRNAs，建立联合应用模型，以期利用该模型提高尘肺早诊率进而为制定实施预防措施提供理论依据。
