Identification of inflammatory biomarkers in IgA nephropathy using the NanoString technology: a validation study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective and design Immunoglobulin A nephropathy (IgAN) is a kidney disease characterized by the accumulation of IgA deposits in the glomeruli of the kidney, leading to inflammation and damage to the kidney. The inflammatory markers involved in IgAN remain to be defined. Gene expression analysis platforms, such as the NanoString nCounter system, are promising screening and diagnostic tools, especially in the oncology field, but its role as a diagnostic and prognostic tool in IgAN remains scarce. In this study, we aimed to validate the use of NanoString technology to identify potential inflammatory biomarkers involved in the progression of IgAN. Subjects A total of 30 patients with biopsy-proven IgAN and 7 cases of antineutrophil cytoplasmic antoantibodies (ANCA) associated pauci-immune glomerulonephritis were included for gene expression measurement. For the immunofluorescence validation experiments, a total of 6 IgAN patients and 3 healthy controls were included. Methods Total RNA was extracted from formalin-fixed-paraffin-embedded kidney biopsy specimens, and a customized 48-plex human gene CodeSet was used to study 29 genes implicated in different biological pathways. Comparisons in gene expression were made between IgAN and ANCA-associated pauci-immune glomerulonephritis patients to delineate an expression profile specific to IgAN. Gene expression was compared between patients with low and moderate risk of progression. Genes for which RNA expression was associated with disease progression were analyzed for protein expression by immunofluorescence, and compared with healthy controls. Results IgAN patients had a distinct gene expression profile with decreased expression in genes IL-6, INFG and C1QB compared to ANCA patients. C3 and TNFR2 were identified as potential biomarkers for IgAN progression in patients early in their disease course. Protein expression for those 2 candidate genes was upregulated in IgAN patients compared to controls. Expression of genes implicated in fibrosis ( PTEN, CASPASE 3, TGM2, TGFB1, IL2 , and TNFRSF1B ) was more pronounced in IgAN patient with severe fibrosis compared to those with none. Conclusions Our findings validate our NanoString mRNA profiling by examining protein expression levels of two candidate genes, C3 and TNFR2 , in IgAN patients and healthy controls. We were also able to identify several upregulated mRNA transcripts implicated in the development of fibrosis that may be considered as fibrotic markers within IgAN patients.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».