Potential Role of Serum and Urinary Biomarkers in Diagnosis and Prognosis of Diabetic Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Diabetic nephropathy (DN) is a progressive kidney disease caused by alterations in kidney architecture and function, and constitutes one of the leading causes of end-stage renal disease (ESRD). The purpose of this review is to summarize the state of the art of the DN-biomarker field with a focus on the new strategies that enhance the sensitivity of biomarkers to predict patients who will develop DN or are at risk of progressing to ESRD. OBJECTIVE: In this review, we provide a description of the pathophysiology of DN and propose a panel of novel putative biomarkers associated with DN pathophysiology that have been increasingly investigated for diagnosis, to predict disease progression or to provide efficient personal treatment. METHODS: We performed a review of the literature with PubMed and Google Scholar to collect baseline data about the pathophysiology of DN and biomarkers associated. We focused our research on new and emerging biomarkers of DN. KEY FINDINGS: In this review, we summarized the critical signaling pathways and biological processes involved in DN and highlighted the pathogenic mediators of this disease. We next proposed a large review of the major advances that have been made in identifying new biomarkers which are more sensitive and reliable compared with currently used biomarkers. This includes information about emergent biomarkers such as functional noncoding RNAs, microRNAs, long noncoding RNAs, exosomes, and microparticles. LIMITATIONS: Despite intensive strategies and constant investigation, no current single treatment has been able to reverse or at least mitigate the progression of DN, or reduce the morbidity and mortality associated with this disease. Major difficulties probably come from the renal disease being heterogeneous among the patients. IMPLICATIONS: Expanding the proteomics screening, including oxidative stress and inflammatory markers, along with metabolomics approaches may further improve the prognostic value and help in identifying the patients with diabetes who are at high risk of developing kidney diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».