254-OR: Novel Biomarkers Predicting Renal Dysfunction in People with Dysglycemia in the ORIGIN Trial
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is the most common cause of renal failure accounting for more than 50% of cases. Whereas HbA1c, age and albuminuria are independent risk factors for renal decline, adding novel serum biomarkers to routine clinical risk factors may help identify patients at high risk for renal decline. One ml of stored serum from 7,482 ORIGIN participants with a recorded eGFR at baseline and either the 2 year and/or final visit was assayed for 237 biomarkers using Myriad RBM’s customized human discovery multi-analyte profile 250+ panel, and hs troponin and anti-GAD biomarkers were measured locally. During a median follow-up of 6.2 years, 1,646 (22%) developed the renal outcome comprising renal failure, albuminuria regression or doubling of some creatinine. A linear mixed model using a forward selection approach was used to identify the subset of biomarkers that independently predicted a decline in eGFR after accounting for 9 clinical risk factors for renal decline including age, sex, smoking, body mass index, mean arterial pressure, log (albumin:creatinine), cholesterol, baseline eGFR and HbA1c. A Bonferroni-corrected P value for inclusion in the model of less than 0.00021 (i.e., 0.05/239) identified 13 significant and independent biomarkers that included: alpha 1 microglobulin (beta = -0.157); NT-pro BNP (beta = -0.081); IGF binding protein 4 (beta = -0.110); growth differentiation factor 15 (beta = -0.091); RAGE (beta = -0.052); myoglobin (beta = -0.073); growth regulated alpha protein (beta = 0.058); fibulin-1C (beta = -0.048); apolipoprotein A-4 (beta = -0.057); apolipoprotein A-2 (beta = 0.065); fas ligand (beta = -0.099); eotaxin E (beta = -0.052); and beta amyloid 1-40 (beta = -0.057). The addition of these selected biomarkers to the clinical variables improved the variance of the eGFR from 0.053 to 0.155 (difference in log likelihood = 849, P < 0.001). These novel biomarkers are potential therapeutic targets. They can also help identify dysglycemic people at risk for renal decline. (NCT00069784) Disclosure H. Gerstein: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Research Support; Self; AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Sanofi. G. Pare: Consultant; Self; Amgen Inc., Bristol-Myers Squibb Company, Lexicomp, Sanofi. Research Support; Self; Canada Research Chair in Genetic and Molecular Epidemiology, CISCO Professorship in Integrated Health Biosystems, Sanofi. M.J. McQueen: None. S. Lee: None. A. Kannt: Employee; Self; Sanofi. S. Hess: None. Funding Sanofi; Innovative Medicines Initiative (115974); European Union; European Federation of Pharmaceutical Industries; JDRF
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».