Urinary exosomal miRNA signature of IgA nephropathy: a case–control study
Notice bibliographique
Résumé
IgA nephropathy is the most common primary glomerulonephritis worldwide and can progress to end-stage kidney disease (ESKD). The current "gold standard" for diagnosis is kidney biopsy, which is invasive and associated with morbidity. miRNAs are small, non-coding endogenous RNA that may serve as non-invasive biomarkers, and that are found in urinary exosomes. Thus far, there is a paucity of studies of the miRNA profile for the diagnosis of IgA nephropathy. Hence, we aimed to study the urinary exosomal miRNA signature of Indian patients with IgA nephropathy. Fifty biopsy-proven IgA nephropathy patients, 50 healthy controls and 25 patients with ESKD (IgA nephropathy) were recruited over 2 years (2020-2022). Urinary exosomes were isolated from which miRNA was extracted . Analysis of urinary exosomal miRNA was done using the digital multiplexed nCounter® human v3 miRNA Expression Assay which contains 799 unique miRNA barcodes. Candidate miRNAs were identified using Lasso regression and consensus clustering. The mean age of IgA nephropathy patients was 36.32 ± 3.067 years, mean creatinine was 2.26 ± 0.318 mg/dl and mean proteinuria was 2.69 ± 0.64 g/day. Compared to healthy controls, the majority (N = 150) of miRNAs were significantly downregulated. Five candidate miRNAs (hsa.miR.146b.3p, hsa.miR.599, hsa.miR.4532, hsa.miR.664b.5p and hsa.miR.221.5p) were able to differentiate between IgA nephropathy cases and controls (AUC > 0.90); the presence of all 5 was associated with 100% specificity and sensitivity for diagnosing IgA nephropathy cases. This study of Indian patients identified that there was a significant difference in the urinary exosomal miRNA profile between IgA nephropathy cases and healthy controls, suggesting that miRNAs may be valuable in the non-invasive diagnosis of IgA nephropathy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».