A Novel Enzymatic Hydrolysis Method for Urine Aldosterone Quantification: A Case for Reassessing Clinical Cut-Offs of Primary Aldosteronism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary aldosteronism (PA) is a common endocrine cause of secondary hypertension. The aldosterone/renin ratio is an important tool for PA screening, and dynamic testing in serum or urine is used to confirm the diagnosis. While LC-MS/MS is considered the gold standard for testing, there is significant interlaboratory variability between the extraction procedures, which can impact diagnostic interpretation. To help overcome this, we present a simple and accurate LC-MS/MS method for the quantification of both serum and urine aldosterone using a novel enzymatic hydrolysis procedure. METHODS: Serum and urine aldosterone was extracted and measured by LC-MS/MS. Urine-conjugated aldosterone glucuronide was hydrolyzed using a genetically modified glucuronidase enzyme. The assay precision, accuracy, limit of quantification, recovery, and carryover were evaluated and the new assay cut-offs were proposed. RESULTS: The liquid chromatography method allowed for adequate separation of the aldosterone peak from closely eluting peaks. Significant in vitro aldosterone loss was observed during acid-catalyzed hydrolysis of urine, which was corrected with the addition of the internal standard to the urine before the hydrolysis step. Glucuronidase catalyzed hydrolysis of urine aldosterone glucuronide displays good correlation with the corrected acid-catalyzed hydrolysis. Serum aldosterone showed good agreement with reference values and the consensus range reported for external quality assessment specimens. CONCLUSION: A simple, fast, and highly accurate method for the detection of serum and urine aldosterone has been developed. The proposed novel enzymatic procedure allows for short hydrolysis time and compensates for urine aldosterone loss during the hydrolysis step.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».