UTILIDAD CLÍNICA DEL PÉPTIDO C EN EL
MANEJO DE LA DIABETES TIPO 2
INSULINORREQUIRIENTE: REVISIÓN
SISTEMÁTICA
CLINICAL UTILITY OF C-PEPTIDE IN THE MANAGEMENT
OF INSULIN-REQUIRING TYPE 2 DIABETES: A SYSTEMATIC
REVIEW
Alejandro Sebastián Basantes Chiliquinga
Universidad cnica de Ambato, Ecuador
Johny Mauricio Torres Torres
Universidad cnica de Ambato, Ecuador
pág. 731
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i4.25069
Utilidad Clínica del Péptido C en el Manejo de la Diabetes Tipo 2
Insulinorrequiriente: Revisión Sistemática
Alejandro Sebastián Basantes Chiliquinga1
abasantes1621@uta.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-0889-751X
Universidad Técnica de Ambato
Ecuador
Johny Mauricio Torres Torres
johnymtorres@uta.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-8775-9260
Universidad Técnica de Amnbato
Ecuador
RESUMEN
El péptido C tiene relevancia clínica como biomarcador para evaluar el estadio de producción endógena
de insulina, incorporar como un biomarcador de apoyo en exámenes de rutina en pacientes con riesgo
de desarrollar diabetes tipo 2 dependientes de los niveles de glicemia y en pacientes diagnosticados con
diabetes tipo 2 aspirantes a insulinoterapia subcutánea; representaría un tratamiento más personalizado,
además de complicaciones como la hipoglicemia y el sobretratamiento. El objetivo de esta revisión
sistemática es reunir la evidencia disponible y actualizada entre 2020 y 2026 de múltiples ensayos y
estudios realizados publicados en PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, SciELO ; sobre la utilidad
clínica del péptido C en pacientes con diabetes tipo 2, demostrando su importancia en el transcurso de
la función de reserva de las células B. Se siguieron las recomendaciones PRISMA 2020. La calidad
para la elección de los estudios se los evaluó mediante la escala Newcastle-Ottawa. Se incluyeron
estudios de predomino observacionales, evidenciando que los niveles más elevados de péptido C están
relacionados directamente con buen manejo de la glicemia y disminución del riesgo de hipoglucemia en
los casos de sobretratamiento con insulina, pero representa un factor de riesgo para desarrollar diabetes
tipo 2 en el futuro en pacientes sanos. Los niveles bajos de péptido C se relacionaron con mayor riesgo
de hiperglicemias, además de complicaciones crónicas. Asimismo, se identificó un límite superior del
nivel de péptido C desde el cual el paciente se convierte en insulinodependiente. El péptido C es útil
para un mejor diagnóstico, subcategorización y manejo más individualizado para pacientes con diabetes
tipo 2 que sean insulinorrequirientes, su incorporación en los exámenes de rutina ayudaría a un mejor
manejo y seguridad en el tratamiento y clasificar a insulinorrequirientes. Aun se requieren estudios para
confirmar plenamente sus desenlaces en el ámbito hospitalario y costo-efectividad.
Palabras clave: péptido C, células beta, diabetes mellitus tipo 2, insulinoterapia, insulinorrequirientes
1
Autor principal
Correspondencia: abasantes1621@uta.edu.ec
pág. 732
Clinical utility of C-peptide in the Management of Insulin-Requiring Type 2
Diabetes: A Systematic Review
ABSTRACT
C-peptide has significant clinical relevance as a biomarker for assessing endogenous insulin secretion.
Its incorporation as a complementary biomarker in routine clinical testing for individuals at risk of
developing type 2 diabetes, according to glycemic status, and for patients with established type 2
diabetes who are candidates for subcutaneous insulin therapy, may support a more personalized
treatment approach while reducing complications such as hypoglycemia and insulin overtreatment. The
aim of this systematic review was to summarize the available and up-to-date evidence published between
2020 and 2026 regarding the clinical utility of C-peptide in patients with type 2 diabetes. Studies were
identified through PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and SciELO, with particular emphasis
on its role in assessing residual pancreatic β-cell function. The review was conducted in accordance with
the PRISMA 2020 guidelines, and the methodological quality of the included studies was assessed using
the NewcastleOttawa Scale. Predominantly observational studies were included. The evidence
demonstrated that higher C-peptide levels were associated with better glycemic control and a lower risk
of hypoglycemia in patients receiving excessive insulin therapy. However, elevated C-peptide
concentrations were also identified as a risk factor for the future development of type 2 diabetes in
otherwise healthy individuals. Conversely, lower C-peptide levels were associated with an increased
risk of hyperglycemia and chronic diabetes-related complications. Furthermore, evidence suggests the
existence of a C-peptide threshold above which patients are less likely to require insulin therapy,
whereas levels below this threshold are associated with insulin dependence. C-peptide is a valuable
biomarker for improving the diagnosis, subcategorization, and individualized management of insulin-
requiring patients with type 2 diabetes. Its incorporation into routine clinical practice may enhance
treatment safety, optimize therapeutic decision-making, and facilitate the identification of patients who
require insulin therapy. Nevertheless, further prospective studies are needed to confirm its clinical
impact in hospital settings and to evaluate its cost-effectiveness.
Keywords: C-peptide, Beta cells, Type 2 diabetes mellitus, Insulin therapy, Insulin-requiring patients
Artículo recibido 15 mayo 2026
Aceptado para publicación: 19 junio 2026
pág. 733
INTRODUCCIÓN
La diabetes mellitus tipo 2 (DM2) constituye uno de los principales problemas de salud pública a nivel
mundial, con un incremento sostenido en su prevalencia durante las últimas décadas (1)(2). Se estima
que el número de personas afectadas continuará en aumento en los próximos años, impulsado por
factores como el envejecimiento poblacional, el sedentarismo y los cambios en los patrones dietéticos.
Esta enfermedad se caracteriza por una compleja interacción entre resistencia a la insulina y disfunción
progresiva de las células β pancreáticas, lo que da lugar a una evolución clínica heterogénea (3)(4)(5).
El péptido C junto con la insulina se libran de forma equimolares, pero el péptido C dura más tiempo en
el organismo y es más fiable su medición de forma aleatoria en muestras tanto de sangre y orina siendo
de mayor relevancia la de orina en ayunas(6)(7) , tiene correlación con el funcionamiento endógeno del
páncreas a diferencia de la insulina, debido a su tiempo de vida media 7 a 8 veces, su principal utilidad
es diferenciar entre diabetes tipo 1, DM2 y LADA (8)(3)(9). Según el Estudio “The evolution of C-
peptide's role in diabetes care” 2026 demostraron que el gold standar para un valor exacto de péptido C
es medirlo de forma aleatoria estimulado con comida mixta, medido en sangre(6).
En este contexto, la pérdida progresiva y lenta de la función de las células β pancreática representa un
elemento clave en la progresión de la enfermedad y en la necesidad de intensificación terapéutica,
incluyendo el uso de insulinoterapia (8)(10). Sin embargo, la toma de decisiones en pacientes con DM2
tratados con insulina continúa siendo un desafío clínico, debido a la variabilidad en la reserva funcional
pancreática, limitada capacidad de los parámetros clínicos tradicionales para reflejarla con precisión y
comorbilidades asociadas las cuales alteran los niveles equimolares del péptido C en el estadio de la
enfermedad (11)(3)(12).
Su medición más relevante tanto en ayunas y aleatoria permite estimar la función residual de las células
β, proporcionando información relevante para la estratificación metabólica de los pacientes. A pesar de
su potencial utilidad clínica, su incorporación en la práctica habitual y en las guías de manejo de la
diabetes sigue siendo limitada(13)(14). Usos principales del péptido C: determinación de la reserva
secretora celular β, modelos de secreción como HOMA-% B, la subtipificación de la diabetes, respuesta
al tratamiento y pronóstico de la enfermedad(6).
Diversos estudios enfocados en la asociación entre los niveles de péptido C y desenlaces clínicos
pág. 734
relevantes en seguimiento y recategorización de los tipos de diabetes principalmente entre LADA y DM
2, además se ha identificado rangos de péptido C para insulinoterapia en estos pacientes(10)(1517)
Se ha identificado alguna homogeneidad en parámetros entre la diabetes tipo 1 y tipo 2 al medir el
péptido C; el punto de corte de función de las células B pancreáticas pasan de ser compensadoras a
insuficiente, esto en el contexto de Diabtes tipo 1, pero adaptado al modelo de Diabetes mellitus tipo 2
sería el paso de insulinorresistencia a insulinorrequirientes(18).
Por lo tanto, el objetivo de esta revisión sistemática fue analizar la evidencia disponible y actualizada
sobre la utilidad clínica del péptido C en la evaluación de la función pancreática, reclasificación y su
papel en la toma de decisiones terapéuticas en pacientes con diabetes mellitus tipo 2; que requieran o no
insulina.
METODOLOGÍA
Diseño del estudio
Se realizó una revisión sistemática de artículos, guías, libros; con información ya datos más recientes
con el objetivo de evaluar la utilidad clínica del péptido C como biomarcador de la función de las células
β pancreáticas en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 en estado de hiperglicemia y insulinoterapia.
Esta revisión se llevó a cabo siguiendo las recomendaciones de la declaración PRISMA 2020 (Preferred
Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), con el fin de garantizar la transparencia,
reproducibilidad y calidad metodológica del estudio. Representados en la figura 1.
Estrategia de búsqueda
Bases de datos online PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Embase, SciELO y LILACS,
incluyendo estudios publicados entre los años 2020 a 2026, términos de búsqueda en inglés combinados
mediante operadores booleanos AND y OR. La estrategia de búsqueda incluyó los términos:
(“C-peptide” OR “C peptide”) AND (“type 2 diabetes” OR “type 2 diabetes mellitus”) AND (“insulin
therapy” OR “insulin”) AND (“beta cell function” OR “glycemic control” OR “hypoglycemia”)
Aplicación de filtros para estudios realizados en humanos y publicaciones en inglés y español.
Criterios de inclusión
Estudios realizados en humanos adultos
Pacientes diagnosticados con diabetes mellitus tipo 2
pág. 735
Pacientes asintomáticos con factores de riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2
Estudios que evaluaran niveles de péptido C en relación con desenlaces clínicos relevantes
(Diabetes tipo 1, LADA, MODY, control glucémico, hipoglucemia, complicaciones o necesidad
de insulinoterapia)
Diseños observacionales (cohortes, casos y controles, estudios transversales) y ensayos clínicos
Estudios como PREVEND asociar factores de riesgo
Criterios de exclusión:
Estudios en animales
Revisiones narrativas, editoriales y cartas al editor
Estudios que no evaluaran directamente la utilidad clínica del péptido C
Exclusión de pacientes pediátricos
Rango de edad a partir de los 28 hasta los 85 años.
Selección de estudios
El proceso de selección se realizó en cuatro etapas de acuerdo con el diagrama de flujo PRISMA 2020:
identificación, eliminación de duplicados, cribado y elegibilidad. Inicialmente, se identificaron 85
bibliografías de interés para la revisión a partir de las bases de datos seleccionadas. Posterior a
depuración de duplicados, se obtuvieron 62 estudios. Posteriormente, se realizó un análisis rápido por
título y resumen, descartando 22 por no cumplir los criterios mencionados de inclusión. Finalmente, se
evaluaron 39 artículos en texto completo, estos fueron incluidos en la revisión sistemática.
Extracción de datos
De cada estudio incluido se extrajeron las siguientes variables:
Autor y año de publicación
Diseño del estudio
Tamaño muestral
Características de la población
Método de medición del péptido C
Principales desenlaces clínicos evaluados
pág. 736
La información recolectada fue organizada en tablas para facilitar su análisis y comparación.
Evaluación de la calidad metodológica
La calidad de los estudios incluidos fue evaluada mediante la escala NewcastleOttawa (NOS) enfocada
principalmente para estudios observacionales. Se valoró tres dominios principales:
Los estudios se clasificaron como:
Alta calidad: 79 puntos
Calidad moderada: 56 puntos
Baja calidad: <5 puntos
Los estudios incluidos presentaron calidad metodológica calificada como moderada a alta. Tabla 1.
Síntesis de datos
Debido a la amplia heterogeneidad clínica y metodológica de los estudios que fueron incluidos,
particularmente en los métodos de medición del péptido C, se llevó a cabo una síntesis narrativa de los
resultados, agrupando los hallazgos según su relevancia clínica y su asociación con los niveles de
péptido C.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se incluyeron un total de 40 estudios en la revisión sistemática. Las características principales de los
estudios seleccionados, incluyendo diseño, población, método de medición del péptido C y principales
hallazgos clínicos, se resumen en la Tabla 2.
La tabla 3 es una interpretación de los niveles de péptido C medidos según distintas manes y puntos de
cohorte entre valores y estadios de la función de reserva datos extraídos de la bibliografía analizada.
Tabla 3.
Los principales hallazgos que justifican la importancia del péptido C en la práctica clínica diaria en
seguimiento, diagnóstico, tratamiento, subclasificación en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 se
describen en la tabla 4.
pág. 737
ILUSTRACIONES, TABLAS, FIGURAS.
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA 2020 del proceso de selección de estudios.
Tabla 1. Evaluación de los artículos y estudios seleccionados por su calidad metodológica incluidos
según la escala Newcastle–Ottawa.
Estudio
Tipo
Calidad de
selección
Calidad de
desenlaces
Valor global
para tu
revisión
Pasquali 2020
(riesgo de
DM2)
Cohorte
Alta (población
general amplia,
bien definida)
Alta
(seguimiento
largo, DM2
bien definida)
Muy alto:
estudio fuerte
para riesgo y
fisiopatología
en DM2.
Jones 2021
(impacto
medición
rutinaria)
Cohorte clínica
Moderada
(casos
complejos, no
población
general)
Moderada
alta (cambios
de manejo
bien descritos)
Alto: muy útil
para mostrar
impacto real de
medir péptido
C.
Hope 2021
(clasificación
basada en
péptido C)
Cohorte clínica
Alta (muchos
insulinotratado
s, criterios
claros)
Moderada
alta
(reclasificació
n y manejo)
Muy alto:
fuerte para
justificar
clasificación y
ajuste de
insulina.
IDENTIFICACION
Registros identificados en bases de
datos:
- PubMed indexadas a Scopus (n = 42)
- Web of Science (Core
Collection) (n = 18)
- PubMed Central (PMC) (n =
25)
Total identificados: (n = 85)
Registros tras eliminación de
duplicados:62
CRIBADO
Registros evaluados por título y
resumen:
(n = 62)
Registros excluidos:
(n = 22)
Motivos:
- Datos incompletos (n = 10)
- Población no relevante (n = 5)
- Diseño no adecuado (n = 7)
INCLUSION
Estudios incluidos en la revisión final:
(n = 40)
pág. 738
Estudio
Tipo
Calidad de
selección
Calidad de
desenlaces
Valor global
para tu
revisión
Haukka 2023
(primaria,
misclasificació
n)
Cohorte primaria
Alta (pacientes
de primer nivel,
vida real)
Moderada
alta
Alto: clave para
mostrar
utilidad en
atención
primaria.
Jørgensen 2025
(primaria,
manejo)
Cohorte primaria
Alta
Moderada
alta
Alto: apoya
péptido C como
herramienta
“accionable”
para insulina.
Pasquali 2020 +
1364-P (inicio
tardío)
Cohorte poblacional /
cohorte
insulinotratada
Alta (cada una
en su contexto)
Buena
Muy altos:
juntos
sostienen
riesgo de DM2
y
reclasificación
en
insulinotratado
s.
Patel 2021,
Sargeant 2022,
Xu 2024, Zhang
2024
Diagnóstico/transvers
al
Moderada–alta
(muestras
clínicas bien
definidas)
Buena
(péptido C
bien medido,
tipo de DM
razonablement
e definido)
Altos: buenos
para puntos de
corte y
rendimiento
diagnóstico.
Evaluación de la calidad metodológica de los estudios incluidos mostraron una calidad moderada- a alta
según parámetros de la escala Newcastle–Ottawa.
Tabla 2.
Autor y
año
Diseño del
estudio
Tamaño
muestral
Características
de la población
Método de
medición del
péptido C
Principales desenlaces
clínicos evaluados
Pasquali
L et al.,
2020
Cohorte
prospectiva
(PREVEND)
4.314
Adultos sin
diabetes, 32–80
años
Péptido C
plasmático en
ayunas
aleatorio
Asociación entre niveles
basales de péptido C y
riesgo futuro de
desarrollar DM2,
independiente de glucosa
e insulina.
pág. 739
Besser REJ et
al., 2020
(consenso
LADA)
Declaración de
consenso
basada en
evidencia
No aplica
(panel de
expertos)
LADA en
adultos o
indeterminados
con
sintomatología.
Péptido C
sérico (basal,
estimulado
mediante
comida mixta)
con puntos de
corte: <0,3;
0,3–0,7; >0,7
nmol/L
Estratificación del
manejo según reserva
β: insulina intensiva
en <0,3 nmol/L,
combinación insulina
+ antidiabéticos en
0,3–0,7, manejo tipo
DM2 con vigilancia en
>0,7; recomendación
de usar péptido C para
decidir inicio e
intensidad de
insulinoterapia.
Jones AG et al.,
2021 (Impact
of routine
clinic
measurement)
Cohorte
observacional
859
Adultos con
diabetes
remitidos para
reclasificación y
revisión de
tratamiento
Péptido C
sérico
aleatorio,
medido en
orina, sangre
Reclasificación
diagnóstica (T1D,
T2D, LADA) basada
en péptido C; cambios
terapéuticos o
innecesario; impacto
de incorporar péptido
C en exámenes de
rutina.
Kovatcheva P
et al., 2022
(Diabet Med,
revisión)
Revisión
narrativa /
clínica
No aplica
(síntesis
de
estudios)
Diabetes (T1D,
T2D, LADA,
monogénicas)
Péptido C
sérico (basal,
postprandial,
estimulado,
orina) gold
estándar.
Utilidad del péptido C
para estratificar la
función de célula β,
ayuda a diferenciar
tipos de diabetes y
guiar manejo; en
contexto clínico y
factores
modificadores
(función renal) en la
interpretación.
Lin Y et al.,
2025
Estudio clínico
observacional
/ revisión
centrada en
DM2
400
Pacientes con
DM2, distintos
estadios de
función β y
tratamiento
Péptido C
basal, otras
modalidades de
medición;
ayunas o
aleatoria
Importancia del
péptido C en DM2
como marcador de
reserva β, propuesta
de su uso para
personalizar manejo y
estratificar pronóstico;
reeclasificación.
The evolution
of C-peptide’s
role in diabetes
care, 2025
Revisión
narrativa (Curr
Opin)
No aplica
Pacientes con
diabetes (T1D,
T2D, formas
secundarias,
monogénicas)
Distintas
técnicas de
péptido C
(suero, orina;
basal y
estimulado)
Rol del péptido C en
práctica moderna:
confirmación de
deficiencia grave de
insulina, clasificación
de subtipos,
predicción de control
glucémico y respuesta
a terapias.
pág. 740
C-peptide in
Precision
Diabetes Care
and Beyond,
2026
Revisión
conceptual /
clínico-
metodológica
No
aplica
Pacientes con
diabetes (tipo 1,
2, otras formas)
en contexto de
medicina de
precisión
Péptido C sérico
(integrado con
otros
biomarcadores)
Importancia del
péptido C en
clasificación más
precisa y orientación
de decisiones de
tratamiento
personalizado, en
pacientes que
requieren insulina;
integración de péptido
C en modelos de
estratificación de
riesgo y respuesta
terapéutica.
C-Peptide
Provides
Critical
Contextual
Insight Into
Elevated
Glucose
Values During
Progression to
T1D, 2026
Estudio
longitudinal en
alto riesgo de
T1D
3200
Sujetos con
autoanticuerpos
positivos y
riesgo de T1D,
con OGTT
seriadas
Péptido C
durante OGTT
Muestra cómo el
péptido C
contextualiza valores
elevados de glucosa
durante la progresión a
T1D, identificando
fases compensatorias y
fases de fallo β;
propone usar péptido C
para definir ventanas
de intervención antes
de insulinoterapia;
adaptar parámetros
para diabetes mellitus
tipo2.
Evidence for
C-Peptide as a
Validated
Surrogate to
Predict
Clinical
Outcomes in
T1D, 2024
Análisis de
ensayos
clínicos /
validación de
biomarcador
(varias
cohortes
de
ensayos)
Pacientes con
T1D en estudios
de terapias
modificadoras
de enfermedad
Péptido C sérico
estimulado con
comida mixta.
Demuestra que el
péptido C predice
desenlaces clínicos en
T1D; apoya el
concepto de usar
péptido C como
marcador intermedio
de beneficio
terapéutico en
preservación de
función β también en
diabetes mellitus tipo
2.
1364-P
(clasificación
basada en
péptido C en
diabetes de
inicio tardío),
ADA
Estudio
observacional
en cohorte
insulinotratada
8000 -
9000
Adultos con
“diabetes de
inicio tardío”
tratados con
insulina
Péptido C
aleatorio;
umbrales: <200
pmol/L (T1D),
>600 pmol/L
(T2D)
Uso de péptido C para
reclasificar pacientes
insulinotratados como
T1D vs T2D; hallazgo
de que ≈30% pueden
optimizar tratamiento
al corregir
clasificación;
evidencia de que una
de cada tres personas
con insulina está mal
clasificada y que
biomarcadores pueden
mejorar manejo.
pág. 741
99-OR (punto
de inflexión
del declive del
péptido C en
progresión a
T1D), ADA
Estudio
longitudinal en
riesgo de T1D
(DPT-1,
TrialNet)
(varios
cientos
de
sujetos
Ab+)
Sujetos con
autoinmunidad,
seguidos con
OGTT cada 6
meses hasta
diagnóstico T1D
Péptido C
durante OGTT
(AUC glucosa
vs AUC péptido
C)
Identificación de un
punto de inflexión ~1,5
años antes del
diagnóstico, donde el
péptido C pasa de
estable/ligeramente
aumentado a declive
acelerado; útil para
definir momento
crítico de transición
hacia fallo β y como
modelo de
biomarcador dinámico.
Tabla 3. Interpretación de los valores del péptido C.
Subtipo de diabetes
Corte del péptido C
(ayunas en pmol/L)
Pruebas de estimulación
de péptido C y aleatorio
dentro de 5 horas
posterior a alimentación
(comida mixta)
UCPCR (Urinary C-
Peptide Creatinine
Ratio)
Tipo 1
≤80 pmol/L
≤200 pmol/L
<0,2 nmol/mol
Tipo 2
>600 pmol/L
>600 pmol/L
>0,6 nmol/mol
Indeterminado, o
Resistencia a insulina,
estados hiperglucémico
200 600 pmol/L
Un péptido C menor a 200 pmol/l o 0,2 nmol/l corresponde a diabetes tipo 1.
Un péptido C mayor a 600 pmol/l o 0.6 nmol/l es DM2 hiperinsulinismo correspondiente a un estado
hiperglucémico.
Si los valores superan el umbral superior; el nivel de péptido C bajará debido a una disfunción de las
células b ya producen insulina entonces pasa a ser insulinorrequiriente.
Tabla 4. Pincipales hallazgos
Hallazgo principal
Evidencia encontrada
Estudios que lo
respaldan
El péptido C mejora la
diferenciación entre DM1,
DM2 y LADA
Alta precisión diagnóstica utilizando puntos de
corte de 200 y 600 pmol/L.
(19)(9)(11)(2,20)(21)(22)
Permite reclasificar
pacientes tratados con
insulina
Entre una cuarta y una tercera parte de los
pacientes insulinizados fueron reclasificados,
modificando el tratamiento.
(6,9,18,2325)(26,27)
Estima la reserva funcional
de las células β
Los niveles de péptido C se correlacionaron con
la secreción endógena de insulina y la progresión
de la enfermedad.
(3,4,28,29)(30,31)
Predice respuesta a la
insulinoterapia
Pacientes con nivel mayor de péptido C
presentaron mejor respuesta a tratamientos no
insulínicos y menor necesidad de intensificación.
(14,18,20,28,29,3235)
pág. 742
Se asocia con menor riesgo
de hipoglucemia
Una mayor reserva pancreática se relacionó con menor
frecuencia de hipoglucemias y menor variabilidad
glucémica.
(16,36)(3,4)
Existen limitaciones
metodológicas
Persisten diferencias entre inmunoensayos, métodos de
estimulación y ausencia de estandarización internacional.
(3,16,17)(37
40)
Se resumen los principales hallazgos de los estudios incluidos en esta revisión sistemática. Síntesis de
las principales aplicaciones clínicas del péptido C en la diabetes tipo 2. Se visualiza de forma integrada
su principal utilidad en: diagnóstico, estratificación, función de las células β, reclasificación diagnóstica,
tratamiento individualizado de insulinoterapia y pronóstico clínico. Es justificado con evidencias
disponibles y referencias actuales que respaldan cada hallazgo.
DISCUSION
En la actualidad es necesario la medicina de precisión, debido a esto el énfasis en el papel del péptido C
usado para un diagnóstico más preciso y fiable del tipo de diabetes, complicaciones y requerimientos de
insulina(6)(2). Sin embargo, la interferencia de ciertos medicamentos antidiabéticos como los
secretagogos, sulfonilureas, inhibidores de GLP1; aumentan la producción de insulina, provocando
alteración en niveles de péptido C(9)(19).
Aun no existe una estandarización internacional de su medida para valores referenciales únicos debido
a resultados discrepantes en varios inmunoensayos(6).
La toma de muestras para su medición; en orina no es invasiva mejor tolerada, pero es necesario mayor
cumplimiento estricto en su recolección; en sangre capilar puede ser costosa, sangre venosa requiere un
ayuno de 8 a 10 horas(5,9). El péptido C estimulado con glucagón la mejor opción para correlacionar
con el diagnostico. La estimulación con comida mixta mejor tolerado que el gluconato. Prueba oral de
tolerancia a la glucosa, útil en el momento del diagnóstico. Desventajas al medir el péptido C en orina
en pacientes con ERC es inexacto su valor basal de péptido C.
La medición del péptido C pasa de ser solo una herramienta de clasificación a ser una herramienta para
la decisión terapéutica individualizada en diabetes de inicio tardío(23). Clasificación precisa entre la
heterogeneidad y fisiopatología de los tipos de diabetes en especial la toma de decisiones en el
tratamiento en los que necesiten terapia con insulina (5)(23) .
Personas con diabetes mellitus tipo 2 ya con tratamiento con insulina de inicio tardío podrían estar mal
clasificadas; se debe mejorar la clasificación con biomarcadores como el péptido C(23)(2,15,20).
pág. 743
Revisiones como “An Inflection Point (IP) of C-Peptide (C-P) Decline during Progression to Type 1
Diabetes (T1D)” evidencia un punto de corte en el cual los datos de medición del péptido C deja de ser
un modelo estático y pasa a tener valor dinámico; representando la transición de compensación de
insulina a ser deficiente (18). Este estudio discrimina a los índices indirectos de función B (HOMA-β o
HOMA-IR) orientando de mejor maneja la insulinoterapia en DM2.
CONCLUSIONES
Actualmente se propone incorporar al péptido C en los exámenes de rutina para control, diagnóstico de
estadio de producción de insulina, complicaciones agudas y crónicas en pacientes con diabetes mellitus
tipo 2 y no solo limitando su uso en la diabetes tipo 1. Sus distintas formas de medición: orina puntual
o de recolección en 24 horas, sangre capilar, sangre venosa, en estado de ayuno o aleatorio. Haciendo
énfasis según la evidencia que sus valores más exactos son un péptido C estimulado. Sin embargo, puede
ser suficiente los otros métodos de medición. Según la evidencia actualizada y disponible; se evidencia
la importancia del ptido C tanto en predicción a desarrollar diabetes mellitus tipo 2, como un
biomarcador para determinar el uso de insulina en pacientes que requieren insulina exógena evitando
así un sobretratamiento y complicaciones relacionadas con su uso.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Diabetes [Internet]. [citado el 9 de julio de 2026]. Disponible en: https://www.who.int/news-
room/fact-sheets/detail/diabetes
2. Vinay ES, Laxmi Narsimha Rao B, Saf N, Gautam D. C-peptide in Precision Diabetes Care and
Beyond: A Comprehensive Review. Clin Med Insights Endocrinol Diabetes. el 1 de enero de
2026;19.
doi:10.1177/11795514251397811;WEBSITE:WEBSITE:SAGE;WGROUP:STRING:PUBLI
CATION
3. Maddaloni E, Bolli GB, Frier BM, Little RR, Leslie RD, Pozzilli P, et al. C‐peptide
determination in the diagnosis of type of diabetes and its management: A clinical perspective.
Diabetes Obes Metab. el 1 de octubre de 2022;24(10):1912. doi:10.1111/DOM.14785 PubMed
PMID: 35676794.
pág. 744
4. Ogurtsova K, da Rocha Fernandes JD, Huang Y, Linnenkamp U, Guariguata L, Cho NH, et al.
IDF Diabetes Atlas: Global estimates for the prevalence of diabetes for 2015 and 2040. Diabetes
Res Clin Pract. el 1 de junio de 2017;128:4050. doi:10.1016/J.DIABRES.2017.03.024
PubMed PMID: 28437734.
5. Vinay ES, Laxmi Narsimha Rao B, Saf N, Gautam D. C-peptide in Precision Diabetes Care and
Beyond: A Comprehensive Review. Clin Med Insights Endocrinol Diabetes. el 1 de enero de
2026;19:11795514251397812. doi:10.1177/11795514251397811 PubMed PMID: 41694179.
6. Briggs L, Read A, Darch S, Williams EL, Loh WJ, Kenkre JS. The evolution of C-peptide’s
role in diabetes care. Curr Opin Endocrinol Diabetes Obes. el 8 de diciembre de 2026;33(1).
doi:10.1097/MED.0000000000000947 PubMed PMID: 41355468.
7. Jones AG, Hattersley AT. The clinical utility of C-peptide measurement in the care of patients
with diabetes. Diabetic Medicine. el 1 de julio de 2013;30(7):80317.
doi:10.1111/DME.12159;CTYPE:STRING:JOURNAL PubMed PMID: 23413806.
8. Buzzetti R, Tuomi T, Mauricio D, Pietropaolo M, Zhou Z, Pozzilli P, et al. Management of
Latent Autoimmune Diabetes in Adults: A Consensus Statement From an International Expert
Panel [Internet]. 2020. doi:10.2337/dbi20-0017
9. Lin YY, McCrimmon RJ, Pearson ER. Exploring the potential role of C-peptide in type 2
diabetes management. Diabet Med. el 1 de marzo de 2025;42(3). doi:10.1111/DME.15469
PubMed PMID: 39797595.
10. Buzzetti R, Tuomi T, Mauricio D, Pietropaolo M, Zhou Z, Pozzilli P, et al. Management of
Latent Autoimmune Diabetes in Adults: A Consensus Statement From an International Expert
Panel. Diabetes. el 1 de octubre de 2020;69(10):203747. doi:10.2337/DBI20-0017 PubMed
PMID: 32847960.
11. Maddaloni E, Bolli GB, Frier BM, Little RR, Leslie RD, Pozzilli P, et al. C‐peptide
determination in the diagnosis of type of diabetes and its management: A clinical perspective.
Diabetes Obes Metab. el 1 de octubre de 2022;24(10):1912. doi:10.1111/DOM.14785 PubMed
PMID: 35676794.
pág. 745
12. C-Peptide: El biomarcador crucial de la diabetes | RethinkPeptides [Internet]. [citado el 21 de
julio de 2026]. Disponible en: https://rethinkpeptides.com/articles/c-peptide-why-this-insulin-
byproduct-is-a-crucial-diabetes-marker
13. Foteinopoulou E, Clarke CAL, Pattenden RJ, Ritchie SA, McMurray EM, Reynolds RM, et al.
Impact of routine clinic measurement of serum C-peptide in people with a clinician-diagnosis
of type 1 diabetes. Diabetic Medicine. el 1 de julio de 2021;38(7):e14449.
doi:10.1111/DME.14449 PubMed PMID: 33131101.
14. Lin YY, McCrimmon RJ, Pearson ER. Exploring the potential role of C-peptide in type 2
diabetes management. Diabetic Medicine. el 1 de marzo de 2025;42(3):e15469.
doi:10.1111/DME.15469;CTYPE:STRING:JOURNAL PubMed PMID: 39797595.
15. Leighton E, Sainsbury CA, Jones GC. A Practical Review of C-Peptide Testing in Diabetes.
Diabetes Therapy. el 1 de junio de 2017;8(3):475. doi:10.1007/S13300-017-0265-4 PubMed
PMID: 28484968.
16. Monge L, Bruno G, Pinach S, Grassi G, Maghenzani G, Dani F, et al. A clinically orientated
approach increases the efficiency of screening for latent autoimmune diabetes in adults (LADA)
in a large clinic-based cohort of patients with diabetes onset over 50 years. Diabetic Medicine.
mayo de 2004;21(5):4569. doi:10.1111/j.1464-5491.2004.01177.x PubMed PMID: 15089790.
17. Hope S V., Wienand-Barnett S, Shepherd M, King SM, Fox C, Khunti K, et al. Practical
Classification Guidelines for Diabetes in patients treated with insulin: a cross-sectional study of
the accuracy of diabetes diagnosis. Br J Gen Pract. el 1 de mayo de 2016;66(646):e31522.
doi:10.3399/BJGP16X684961 PubMed PMID: 27080317.
18. ISMAIL HM, SKYLER JS, SOSENKO J, PALMER JP, EVANS-MOLINA C, DIMEGLIO L,
et al. 99-OR: An Inflection Point (IP) of C-Peptide (C-P) Decline during Progression to Type 1
Diabetes (T1D). Diabetes. el 1 de junio de 2020;69(Supplement_1). doi:10.2337/DB20-99-OR
19. Iqbal S, Jayyab AA, Alrashdi AM, Reverté-Villarroya S. The Predictive Ability of C-Peptide in
Distinguishing Type 1 Diabetes From Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Meta-
Analysis. Endocrine Practice. el 1 de mayo de 2023;29(5):37987.
doi:10.1016/j.eprac.2023.01.004 PubMed PMID: 36641115.
pág. 746
20. Sims EK, Skyler JS, Jacobsen LM, Ismail HM, Redondo MJ, Nathan BM, et al. C-Peptide
Provides Critical Contextual Insight Into Elevated Glucose Values During Progression to Type
1 Diabetes. Diabetes Care. el 30 de abril de 2026. doi:10.2337/DCI26-0022 PubMed PMID:
42060373.
21. Vollenbrock CE, Mul D, Dekker P, Birnie E, de Vries-Velraeds MMC, Boesten L, et al. Fasting
and meal-stimulated serum C-peptide in long-standing type 1 diabetes mellitus. Diabet Med. el
1 de febrero de 2023;40(2). doi:10.1111/DME.15012 PubMed PMID: 36398450.
22. Ng SM, Wright NP, Yardley D, Campbell F, Randell T, Trevelyan N, et al. Real world use of
hybrid-closed loop in children and young people with type 1 diabetes mellitusa National
Health Service pilot initiative in England. Diabetic Medicine. el 1 de febrero de 2023;40(2).
doi:10.1111/DME.15015 PubMed PMID: 36424877.
23. PATEL KA, LI J, STAHL R, GOLDEN A, HALEY JS, AVULA V, et al. 1364-P: C-Peptide
Based Classification of Late-Onset Diabetes Reveals Treatment Optimization Opportunities in
30% of Insulin-Treated Patients. Diabetes. el 20 de junio de 2025;74(Supplement_1).
doi:10.2337/DB25-1364-P
24. Ghareeb DO, Rahman HS, Ghareeb DO, Rahman HS, Ghareeb DO, Rahman HS, et al.
Biochemical and Molecular Markers Among Prediabetic and Type 2 Diabetes Mellitus Patients.
International Journal of Endocrinology and Metabolism 2026 24:4. el 31 de octubre de
2026;24(4):e171089. doi:10.5812/IJEM-171089
25. Arya P, Husain N, Kumar C, Shekhar R, Prakash V, Hameed S, et al. C-peptide Level in Patients
With Uncontrolled Type 2 Diabetes Mellitus on Oral Anti-diabetic Drugs. Cureus. el 24 de
marzo de 2024. doi:10.7759/CUREUS.56810
26. Greive SJ, Bacri L, Cressiot B, Pelta J. Identification of Conformational Variants for Bradykinin
Biomarker Peptides from a Biofluid Using a Nanopore and Machine Learning. ACS Nano. el 9
de enero de 2024;18(1):53950. doi:10.1021/acsnano.3c08433 PubMed PMID: 38134312.
27. Ge Y, Si W, Hu T, Chen K. High-Sensitivity Detection of C-Peptide Biomarker for Diabetes by
Solid-State Nanopore Using Machine Learning Identification. J Phys Chem Lett. el 26 de junio
de 2025;16(25):635563. doi:10.1021/ACS.JPCLETT.5C01281 PubMed PMID: 40518639.
pág. 747
28. Foteinopoulou E, Clarke CAL, Pattenden RJ, Ritchie SA, McMurray EM, Reynolds RM, et al.
Impact of routine clinic measurement of serum C-peptide in people with a clinician-diagnosis
of type 1 diabetes. Diabet Med. el 1 de julio de 2021;38(7). doi:10.1111/DME.14449 PubMed
PMID: 33131101.
29. Ge Y, Si W, Hu T, Chen K. High-Sensitivity Detection of C-Peptide Biomarker for Diabetes by
Solid-State Nanopore Using Machine Learning Identification. J Phys Chem Lett. el 26 de junio
de 2025;16(25):635563. doi:10.1021/ACS.JPCLETT.5C01281 PubMed PMID: 40518639.
30. Hörber S, Achenbach P, Schleicher E, Peter A. Harmonization of immunoassays for biomarkers
in diabetes mellitus. Biotechnol Adv. el 1 de marzo de 2020;39.
doi:10.1016/j.biotechadv.2019.02.015 PubMed PMID: 30802485.
31. Pavithra C, Sumith Kumar Rao M, Mohana C, Intern PD, Year th, Professor A. The Clinical
Significance Of C-Peptide As A Biomarker In Patients With Diabetes Mellitus: A
Comprehensive Review [Internet]. Vol. 12. 2024 [citado el 21 de julio de 2026];12:2320882.
Disponible en: www.ijcrt.org
32. Sokooti S, Kieneker LM, de Borst MH, Kobold AM, Kootstra-Ros JE, Gloerich J, et al. Plasma
C-Peptide and Risk of Developing Type 2 Diabetes in the General Population. Journal of
Clinical Medicine 2020, Vol 9, Page 3001. el 17 de septiembre de 2020;9(9):3001.
doi:10.3390/JCM9093001
33. Leighton E, Sainsbury CA, Jones GC. A Practical Review of C-Peptide Testing in Diabetes.
Diabetes Therapy. el 1 de junio de 2017;8(3):475. doi:10.1007/S13300-017-0265-4 PubMed
PMID: 28484968.
34. 茜,周厚地, Xu Q, Zhou H. C肽在2型糖尿病管理中的最新应用进展: 从生物标志物到
临床决策工具. Advances in Clinical Medicine. el 16 de abril de 2026;16(04):331423.
doi:10.12677/ACM.2026.1641593
35. Lin YY, McCrimmon RJ, Pearson ER. Exploring the potential role of C-peptide in type 2
diabetes management. Diabetic Medicine. el 1 de marzo de 2025;42(3):e15469.
doi:10.1111/DME.15469;CTYPE:STRING:JOURNAL PubMed PMID: 39797595.
pág. 748
36. Leighton E, Sainsbury CA, Jones GC. A Practical Review of C-Peptide Testing in Diabetes.
Diabetes Ther. el 1 de junio de 2017;8(3):47587. doi:10.1007/S13300-017-0265-4 PubMed
PMID: 28484968.
37. Li HF, Zhu ZM. Involvement of C-peptide in the progression of type 2 diabetes mellitus through
triglyceride-centered lipid metabolism. Hormones (Athens). el 1 de marzo de 2026;25(1):129
37. doi:10.1007/S42000-025-00737-0 PubMed PMID: 41288953.
38. Latres E, Greenbaum CJ, Oyaski ML, Dayan CM, Colhoun HM, Lachin JM, et al. Evidence for
C-Peptide as a Validated Surrogate to Predict Clinical Benefits in Trials of Disease-Modifying
Therapies for Type 1 Diabetes. Diabetes. el 20 de mayo de 2024;73(6):82333.
doi:10.2337/DBI23-0012 PubMed PMID: 38349844.
39. Chen J, Huang Y, Liu C, Chi J, Wang Y, Xu L. The role of C-peptide in diabetes and its
complications: an updated review. Front Endocrinol (Lausanne). el 7 de septiembre de
2023;14:1256093. doi:10.3389/FENDO.2023.1256093/FULL
40. Foteinopoulou E, Clarke CAL, Pattenden RJ, Ritchie SA, McMurray EM, Reynolds RM, et al.
Impact of routine clinic measurement of serum C-peptide in people with a clinician-diagnosis
of type 1 diabetes. Diabetic Medicine. el 1 de julio de 2021;38(7). doi:10.1111/DME.14449
PubMed PMID: 33131101.