Development and evaluation of an immuno-MALDI (iMALDI) assay for angiotensin I and the diagnosis of secondary hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Plasma renin activity (PRA) is an essential analytical tool for screening and diagnosis of secondary forms of hypertension. Typically, PRA is measured by competitive radioimmunoassay, but there are significant drawbacks to this technique including non-specificity, long analysis times, narrow calibration range, and the requirement for radionucleotides. In this paper, we report a method for plasma renin activity determination by immuno-MALDI mass spectrometry detection. This method overcomes the issues of non-specificity and long analytical times present with RIA, and does not require the use of radionucleotides. As an initial methodological evaluation, plasma renin activity results obtained by radioimmunoassay, LC/ESI-MS/MS, and immuno-MALDI on 64 samples from an outpatient primary aldosteronism screening program have been compared. A strong correlation was found between immuno-MALDI and radioimmunoassay (R2 = 0.9412, 62/64 within the 95% CI of the Bland-Altman plot), and iMALDI and LC/ESI-MS/MS (R2 = 0.9471, 62/64 within the 95% CI of the Bland-Altman plot). Technical replicates showed a 4.8% CV, while inter- and intra-day replicates showed CVs of 17.3% and 17.2% respectively. We have developed an assay capable of measuring PRA without the use of radionucleotides. This immuno-MALDI approach affords the specificity of MS while avoiding the long analytical run times and technical problems associated with HPLC. With the use of robotic sample preparation to optimize precision, this assay should be adaptable to clinical environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».