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Enregistrement W3199057678 · doi:10.1101/2021.09.16.21263706

Detailed Quantification of Glomerular Structural Lesions Associates with Clinical Outcomes and Transcriptomic Profiles in Nephrotic Syndrome

2021· preprint· en· W3199057678 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey B. Hodgin, Laura H. Mariani, Jarcy Zee, Quan-meng Liu, Abigail R. Smith, Sean Eddy, John R. Hartman, Habib Hamidi, Joseph P. Gaut, Matthew B. Palmer, Cynthia C. Nast, Anthony Chang, Stephen M. Hewitt, Brenda W. Gillespie, Matthias Kretzler, Lawrence B. Holzman, Laura Barisoni

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthRare Diseases Clinical Research NetworkTemple UniversityChildren's Mercy HospitalNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJohns Hopkins UniversityWake Forest UniversityUniversity of California, Los AngelesUniversity of MichiganYork UniversityUniversity of MiamiHalpin FoundationUniversity of WashingtonEmory UniversityCleveland ClinicUniversity of PennsylvaniaNephcure Foundation
Mots-clésNephrotic syndromeProteinuriaFocal segmental glomerulosclerosisGlomerulosclerosisTranscriptomeMinimal change diseaseGlomerulonephritisDiseaseKidney diseasePathologyGlomerulusInternal medicineMedicineBiologyGeneGene expressionKidneyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The current classification system for focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) and minimal change disease (MCD) does not fully capture the complex structural changes in kidney biopsies, nor the clinical and molecular heterogeneity of these diseases. The Nephrotic Syndrome Study Network (NEPTUNE) Digital Pathology Scoring System (NDPSS) was applied to 221 NEPTUNE FSGS/MCD digital kidney biopsies for glomerular scoring using 37 descriptors. The descriptor-based glomerular profiles were used to cluster patients with similar morphologic characteristics. Glomerular descriptors and patient clusters were assessed for association with time to proteinuria remission and disease progression by using adjusted Cox models, and eGFR measures over time by using linear mixed models. Messenger RNA from glomerular tissue was used to assess differentially expressed genes (DEG) between clusters and identify genes associated with individual descriptors driving cluster membership. Three clusters were identified: X (N=56), Y (N=68), and Z (N=97). Clusters Y and Z had higher probabilities of proteinuria remission (HR [95% CI]= 1.95 [0.99, 3.85] and 3.29 [1.52, 7.13], respectively), lower hazards of disease progression 0.22 [0.08, 0.57] and 0.11 [0.03, 0.45], respectively), and greater loss of eGFR over time compared with X. Cluster X had 1920 DEGs compared to Y+Z, which reflected activation of pathways of immune response and inflammation. Six individual descriptors driving the clusters individually correlated with clinical outcomes and gene expression. The NDPSS allows for characterization of FSGS/MCD patients into clinically and biologically relevant categories and uncovers histologic parameters associated with clinical outcomes and molecular signatures not included in current classification systems. TRANSLATIONAL STATEMENT FSGS and MCD are heterogeneous diseases that manifest with a variety of structural changes often not captured by conventional classification systems. This study shows that a detailed morphologic analysis and quantification of these changes allows for better representation of the structural abnormalities within each patient and for grouping patients with similar morphologic profiles into categories that are clinically and biologically relevant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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