PARÁMETROS BIOQUÍMICOS Y ENFERMEDAD RENAL EN PACIENTES CON DIABETES E HIPERTENSIÓN: REVISIÓN SISTEMÁTICA 2020 – 2025
Palabras clave:
Biomarcador; Renal; Hipertensión; Diabetes; Hipertensos; parámetros bioquímicosResumen
La enfermedad renal crónica (ERC) afecta a 1 de cada 3 personas con diabetes y a 1 de cada 5 con hipertensión, y su detección precoz depende en gran medida de biomarcadores séricos y urinarios. El propósito fue sintetizar la evidencia publicada entre 2020-2025 sobre los parámetros bioquímicos más utilizados o emergentes para la identificación y el seguimiento de la ERC en adultos con diabetes y/o hipertensión. El aseguramiento metodológico fue
mediante la aplicación de una Revisión sistemática según PRISMA. Realizamos una búsqueda exhaustiva referente con la información requerida para la investigación para esto utilizamos varios términos como “Biomarcador”, “Renal”, “Hipertensión”, “Diabetes”, “Hipertensos”, entre otras, así mismo logramos omitir varios términos que no se relacionaban con la temática, esta búsqueda la desarrollamos mediante páginas electrónicas con origen científico Pubmed, Elsevier, Academic, Google, Science Direct, Scielo. Se incluyeron estudios observacionales y ensayos clínicos publicados durante el 2020 al 2025, investigaciones originales, artículos con el texto completo, estudios relacionados con la temática de la investigación, investigaciones publicadas en revistas científicas. Como principales resultados se evidencio que los marcadores se agruparon en cinco subcategorías: función glomerular (creatinina, eGFR, cistatina C), daño glomerular (albúmina/proteína urinaria), daño tubular (KIM-1, NGAL, TIMP-2·IGFBP-7), inflamación-estrés oxidativo (IL-6, TNFR-1/2, MDA) y biomarcadores emergentes (FGF-23, vesículas extracelulares). Se concluye que aunque la creatinina-eGFR y la albuminuria siguen siendo pilares clínicos, cistatina C y los biomarcadores tubulares ofrecen mayor sensibilidad para la detección temprana. Las brechas clave incluyen la estandarización pre-analítica y la validación en poblaciones latinoamericanas.
Descargas
Citas
Ahluwalia, T. S., Rönkkö, T. K. E., Eickhoff, M. K., Curovic, V. R., Siwy, J., Eder, S., Denicolò, S., Mayer, G., Mischak, H., & Rossing, P. (2024). Randomized trial of SGLT2 inhibitor identifies target proteins in diabetic kidney disease. Kidney International Reports, 9(2), 334–346.
Balu, D., Krishnan, V., Krishnamoorthy, V., Singh, R. B. S., Narayanasamy, S., & Ramanathan, G. (2022). Does serum kidney injury molecule-1 predict early diabetic nephropathy: A comparative study with microalbuminuria. Annals of African Medicine, 21(2), 136–139.
Beernink, J. M., Jongs, N., Doelman, C. J. A., Laverman, G. D., & Heerspink, H. J. L. (2025a). Albuminuria responses to dapagliflozin in patients with type 2 diabetes: a crossover trial. JAMA Network Open, 8(3), e251689–e251689.
Beernink, J. M., Jongs, N., Doelman, C. J. A., Laverman, G. D., & Heerspink, H. J. L. (2025b). Albuminuria responses to dapagliflozin in patients with type 2 diabetes: a crossover trial. JAMA Network Open, 8(3), e251689–e251689.
Beernink, J. M., Jongs, N., Doelman, C. J. A., Laverman, G. D., & Heerspink, H. J. L. (2025c). Albuminuria responses to dapagliflozin in patients with type 2 diabetes: a crossover trial. JAMA Network Open, 8(3), e251689–e251689.
Canki, E., Kho, E., & Hoenderop, J. G. J. (2024). Urinary biomarkers in kidney disease. Clinica Chimica Acta, 555, 117798.
Chu, C. D., Xia, F., Du, Y., Singh, R., Tuot, D. S., Lamprea-Montealegre, J. A., Gualtieri, R., Liao, N., Kong, S. X., Williamson, T., Shlipak, M. G., & Estrella, M. M. (2023). Estimated Prevalence and Testing for Albuminuria in US Adults at Risk for Chronic Kidney Disease. JAMA Network Open, 6(7), e2326230–e2326230. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.26230
Ciapponi, A. (2021). La declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para reportar revisiones sistemáticas. Evidencia, Actualizacion En La Práctica Ambulatoria, 24(3), e002139–e002139.
El Feky, A. Y., Ghanem, Y. M., Abdelaaty, T. A., Elbordeny, M. M., & Neanaa, R. H. (2025). Urinary kidney injury molecule-1 as a biomarker for detection of albuminuria and retinopathy among patients with type 2 diabetes mellitus. Mansoura Medical Journal, 54(1), 5.
Goycheva, P., Petkova-Parlapanska, K., Georgieva, E., Karamalakova, Y., & Nikolova, G. (2023). Biomarkers of oxidative stress in diabetes mellitus with diabetic nephropathy complications. International Journal of Molecular Sciences, 24(17), 13541.
Gyurászová, M., Gurecká, R., Bábí?ková, J., & Tóthová, ?. (2020). Oxidative stress in the pathophysiology of kidney disease: implications for noninvasive monitoring and identification of biomarkers. Oxidative Medicine and Cellular Longevity, 2020(1), 5478708.
He, D., Gao, B., Wang, J., Yang, C., Zhao, M. H., & Zhang, L. (2024a). The Difference Between Cystatin C- and Creatinine-Based Estimated Glomerular Filtration Rate and Risk of Diabetic Microvascular Complications Among Adults With Diabetes: A Population-Based Cohort Study. Diabetes Care, 47(5), 873–880. https://doi.org/10.2337/dc23-2364
He, D., Gao, B., Wang, J., Yang, C., Zhao, M. H., & Zhang, L. (2024b). The Difference Between Cystatin C- and Creatinine-Based Estimated Glomerular Filtration Rate and Risk of Diabetic Microvascular Complications Among Adults With Diabetes: A Population-Based Cohort Study. Diabetes Care, 47(5), 873–880. https://doi.org/10.2337/dc23-2364
Huang, F., Zeng, Y., Lv, L., Chen, Y., Yan, Y., Luo, L., Pan, R., Jiang, J., & Wei, X. (2023). Predictive value of urinary cell cycle arrest biomarkers for all cause-acute kidney injury: a meta-analysis. Scientific Reports, 13(1), 6037.
Inotani, S., Kashio, T., Osakabe, Y., Matsumoto, T., Nagao, Y., Ishihara, M., Iwata, H., Mitani, K., Hatakeyama, Y., & Horino, T. (2025). Efficacy of urinary [TIMP-2]?[IGFBP7], L-FABP, and NGAL levels for predicting community-acquired acute kidney injury in Japanese patients: a single-center, prospective cohort study. Clinical and Experimental Nephrology, 1–9.
Koshino, A., Schechter, M., Sen, T., Vart, P., Neuen, B. L., Neal, B., Arnott, C., Perkovic, V., Ridker, P. M., & Tuttle, K. R. (2022). Interleukin-6 and cardiovascular and kidney outcomes in patients with type 2 diabetes: new insights from CANVAS. Diabetes Care, 45(11), 2644–2652.
Lin, G. H., Lin, C. H., & Wang, J. S. (2025). Associations of cystatin C with incident chronic kidney disease and all-cause mortality in patients with normal glucose tolerance and prediabetes. Scientific Reports, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41598-025-07159-3
Liu, D., Yu, S., Zhang, Y., Li, Q., Kang, P., Wang, L., Han, R., Cheng, D., Chen, A., & Hou, X. (2025). Fibroblast growth factor 23 predicts incident diabetic kidney disease: A 4.6?year prospective study. Diabetes, Obesity and Metabolism, 27(4), 2232–2241.
Prashant, P., Dahiya, K., Bansal, A., Vashist, S., Dokwal, S., & Prakash, G. (2024). Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin (NGAL) as a potential early biomarker for diabetic nephropathy: a meta-analysis. International Journal of Biochemistry and Molecular Biology, 15(1), 1.
Schanz, M., Kimmel, M., Alscher, M. D., Amann, K., & Daniel, C. (2023). TIMP-2 and IGFBP7 in human kidney biopsies in renal disease. Clinical Kidney Journal, 16(9), 1434–1446. https://doi.org/10.1093/ckj/sfad010
Wani, Z. A., Ahmed, S., Saleh, A., Anna, V. R., Fahelelbom, K. M., Raju, S. K., Abu-Rayyan, A., & Bhat, A. R. (2025). Biomarkers in diabetic nephropathy: A comprehensive review of their role in early detection and disease progression monitoring. In Diabetes Research and Clinical Practice (Vol. 226). Elsevier Ireland Ltd. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2025.112292
Yoon, S.-Y., Kim, J.-S., Jeong, K.-H., & Kim, S.-K. (2022). Acute kidney injury: biomarker-guided diagnosis and management. Medicina, 58(3), 340.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Mirka Daniela Orellana Sanchez

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.