Predicting and Defining Steroid Resistance in Pediatric Nephrotic Syndrome Using Plasma Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nephrotic syndrome (NS) is a kidney disease that affects both children and adults. Glucocorticoids have been the primary therapy for >60 years but are ineffective in approximately 20% of children and approximately 50% of adult patients. Unfortunately, patients with steroid-resistant NS (SRNS; vs. steroid-sensitive NS [SSNS]) are at high risk for both glucocorticoid-induced side effects and disease progression. METHODS: = 86) from 45 patients with NS (30 SSNS and 15 SRNS) obtained at initial disease presentation before glucocorticoid initiation and after approximately 7 weeks of glucocorticoid therapy to identify candidate biomarkers able to either predict SRNS before treatment or define critical molecular pathways/targets regulating steroid resistance. RESULTS: Stepwise logistic regression models identified creatinine concentration and glutamine concentration (odds ratio [OR]: 1.01; 95% confidence interval [CI]: 0.99-1.02) as 2 candidate biomarkers predictive of SRNS, and malonate concentration (OR: 0.94; 95% CI: 0.89-1.00) as a third candidate predictive biomarker using a similar model (only in children >3 years). In addition, paired-sample analyses identified several candidate biomarkers with the potential to identify mechanistic molecular pathways/targets that regulate clinical steroid resistance, including lipoproteins, adipate, pyruvate, creatine, glucose, tyrosine, valine, glutamine, and sn-glycero-3-phosphcholine. CONCLUSION: Metabolomic analyses of serial plasma samples from children with SSNS and SRNS identified elevated creatinine and glutamine concentrations, and reduced malonate concentrations, as auspicious candidate biomarkers to predict SRNS at disease onset in pediatric NS, as well as additional candidate biomarkers with the potential to identify mechanistic molecular pathways that may regulate clinical steroid resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».