Serum Protein Signatures Using Aptamer-Based Proteomics for Minimal Change Disease and Membranous Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionMinimal change disease (MCD) and membranous nephropathy (MN) are glomerular diseases (glomerulonephritis [GN]) that present with the nephrotic syndrome. Although circulating PLA2R antibodies have been validated as a biomarker for MN, the diagnosis of MCD and PLA2R-negative MN still relies on the results of kidney biopsy or empirical corticosteroids in children. We aimed to identify serum protein biomarker signatures associated with MCD and MN pathogenesis using aptamer-based proteomics.MethodsQuantitative SOMAscan proteomics was applied to the serum of adult patients with MCD (n = 15) and MN (n = 37) and healthy controls (n = 20). Associations between the 1305 proteins detected with SOMAscan were assessed using multiple statistical tests, expression pattern analysis, and systems biology analysis.ResultsA total of 208 and 244 proteins were identified that differentiated MCD and MN, respectively, with high statistical significance from the healthy controls (Benjamin-Hochberg [BH] P < 0.0001). There were 157 proteins that discriminated MN from MCD (BH P < 0.05). In MCD, 65 proteins were differentially expressed as compared with MN and healthy controls. When compared with MCD and healthy controls, 44 discriminatory proteins were specifically linked to MN. Systems biology analysis of these signatures identified cell death and inflammation as key pathways differentiating MN from MCD and healthy controls. Dysregulation of fatty acid metabolism pathways was confirmed in both MN and MCD as compared with the healthy subjects.ConclusionSOMAscan represents a promising proteomic platform for biomarker development in GN. Validation of a greater number of discovery biomarkers in larger patient cohorts is needed before these data can be translated for clinical care.
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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 ».