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目的本实验通过检测代谢综合征（metabolic syndrome,MetS）患者及健康人外周血单个核细胞（peripheral blood mononuclear cells,PBMCs）中的可靶向调控糖皮质激素受体的miR-18a-5p和miR-22-3p的表达水平,探讨miR-18a-5p和miR-22-3p以及PBMCs与miR-18a-5p和miR-22-3p的比值在诊断和预测MetS的价值。方法本研究于2018年11月至2019年5月在南方医科大学第三附属医院健康管理中心招募自愿参加该项研究的体检人员,签署书面同意书并填写调查问卷,共纳入81名参与者（健康对照组42名,代谢综合征患者39名）。对所有受试者进行体表指数测量,检测血生化指标、血浆皮质醇、血浆IL-6、血浆TNF-α水平。采集静脉全血,提取PBMCs中的RNA,利用实时荧光定量PCR技术检测miR-18a-5p和miR-22-3p的表达水平。使用SPSS 20.0进行分析。连续变量具有正态分布,用平均值±标准偏差表示。中位数和四分位数范围用于显示偏斜的分布连续变量。使用独立样本t检验或非参数检验比较两组之间的miR-18a-5p和miR-22-3p差异。采用受试者工作特征（receiver-operating characteristic,ROC）曲线分析,并记录曲线下面积（area under the curve,AUC）、95%置信区间（confidence interval,CI）、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）及诊断阈值,以评价miR-18a-5p和miR-22-3p及常见实验室检查指标的诊断效力。采用相关分析以研究miR-18a-5p和miR-22-3p与常见实验室检查之间的关系。P<0.05为差异有统计学意义。受试者的操作曲线Receiver Operating Characteristic（ROC）分析用于评估miR-18a-5p 和 miR-22-3p 以及 PBMCs 与 miR-18a-5p 和 miR-22-3p 的比值在诊断和预测MetS的价值。结果体重、身体质量指数、收缩压、舒张压、腰围、臀围、腰臀比、空腹血糖、空腹胰岛素、胰岛素抵抗的稳态模型评估、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、总胆固醇、血清尿酸、白细胞、血红蛋白、淋巴细胞、单核细胞计数在两组间具有明显的统计学差异。我们发现MetS与对照组中的具有显著的统计学差异。MetS组患者PBMCs中的miR-18a-5p和miR-22-3p的表达水平低于对照组（P均<0.001）,MetS组的血浆皮质醇和IL-6水平高于对照组（P值分别为0.003和0.006）,而两组间的血浆TNF-α水平无差异（P=0.872）。通过AUC测量的miR-18a-5p和miR-22-3p的诊断效能分别为0.852和0.744（P<0.001）。miR-18a-5p 的敏感性和特异性分别为 0.952 和 0.641,miR-22-3p的敏感性和特异性分别为0.357和1。应用逐步logistic回归模型来估计被诊断为MetS的风险。结果显示miR-18a-5p和miR-22-3p是MetS重要的预测因子（P<0.001）。基于两个miRNA面板,从logistic模型中预测出诊断为MetS的概率,logit（P=MetS）=3.020-3.149*miR-18a-5p-1.045*miR-22-3p 用于构建 ROC 曲线,所测定的AUC为0.846。淋巴细胞与miR-18a-5p比值、淋巴细胞与miR-22-3p 比值、单核细胞与miR-18a-5p 比值、单核细胞与miR-22-3p 比值、PBMC与miR-18a-5p的比值（PT18R）和PBMC与miR-22-3p的比值（PT22R）的诊断准确性分别为0.893、0.806、0.885、0.798、0.894、0.809（P值均<0.001）,相应的敏感性和特异性分别为（74.4%,97.6%）,（74.4%,73.8%）,（76.9%,92.9%）,（76.9%,71.4%）,（74.4%,97.6%）,（74.4%,73.8%）。应用了逐步 logistic 回归模型来估计被诊断为MetS的风险。结果显示这两个miRNAs是重要的预测因子（P<0.001）。使用基于PT18R-PT22R联合面板的logistic模型预测的被诊断为MetS的概率,预测模型为 logit（P=MetS）=0.721*PT18R+0.047*PT22R-3.686,曲线下面积为0.905。结论:PBMCs中的miR-18a-5p和miR-22-3p是MetS的重要生物标志物。此外,PT18R和PT22R在MetS的诊断中具有较高的诊断效能。