有研究表明血管紧张素受体阻滞剂（RASI）和严格控制血压可以减缓肾小球滤过率（eGFR）的下降。据估计，大约 9% 的 2 型糖尿病患者和 19% 的 65 岁以上个体 eGFR 小于 45 ml/min/1.73m2。临床试验显示，尽管使用了 RASI 并将血压控制在最佳状态，慢性肾脏病（CKD）患者的 eGFR 每年下降还会超过 2.5 ml/min/1.73m2。
CKD 的自然病程改变会产生不同的临床结果。传统的肾脏生物标志物，如血清肌酐和蛋白尿，对于肾脏损伤的类型不特异，变化迟缓并且缺乏预测肾功能下降的可靠性。新型标志物具有潜在的改善 CKD 风险分层和预测 CKD 进展的能力。如肾小球滤过标志物-血清胱抑素 C，肾小管损伤标志物-尿液肾脏损伤分子-1（uKIM-1）和尿液中性粒细胞明胶酶相关载脂蛋白（uNGAL）。
美国波士顿拜姆研究所临床研究的 Katherine G. Garlo 等学者们，选取 EXAMINE 研究中的 5367 名 2 型糖尿病患者和近期急性冠脉综合症的患者，测量了血清胱抑素 C、uKIM-1、uNGAL 的基线水平和 6 个月的变化水平。用 COX 比例风险回归模型评估生物标志物与 eGFR 降低、CKD5 期和透析的关系，研究结果发表在新近的 CJASN 杂志上。
研究显示，所有的新型生物标志物都与 eGFR 降低的高风险相关。但是，利用多因素分析校正了基线水平的 eGFR、尿蛋白和其他临床因素后，仅仅有基线水平的胱抑素 C 和 6 个月 uNGAL 水平的变化与 CKD 进展独立相关。
一个由 9 个标准风险因素（包括年龄、性别、种族、民族、高血压史、收缩压、糖化血红蛋白 A1c、eGFR 和基线蛋白尿）构成的预测肾功能降低的基础模型具有强大的区分能力。作者将基线胱抑素 C 加入基础模型后，区分能力有所提升（曲线下面积由 0.93 提升为 0.94），但是它并无法有效对有无 eGFR 降低的个体进行区分和风险分类。
因此作者指出，尽管新型生物标志物可能在预测其他情况（如 AKI 或肾小球疾病）中的 eGFR 下降时具有临床实用性，但本研究的数据表明单次或重复测量肾小球滤过和肾小管损伤的新型肾脏生物标志物至多可提供短期预测 2 型糖尿病 eGFR 下降的最小增量预测值，但其临床应用价值还需要进一步研究。
