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Enregistrement W4391399683 · doi:10.1007/s00011-023-01848-3

Identification of inflammatory biomarkers in IgA nephropathy using the NanoString technology: a validation study in Caucasians

2024· article· en· W4391399683 sur OpenAlex
Laurence Gaumond, Caroline Lamarche, Stéphanie Beauchemin, Nathalie Henley, Naoual Elftouh, Casimiro Gerarduzzi, Louis‐Philippe Laurin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInflammation Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGlomerulonephritisMedicineNephropathyBiopsyImmunologyImmune systemKidney diseaseNephrologyAnti-neutrophil cytoplasmic antibodyGene expressionImmunofluorescenceKidneyAntibodyPathologyInternal medicineDiseaseGeneVasculitisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 oncology. Still, their 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 antibody (ANCA)-associated pauci-immune glomerulonephritis were included for gene expression measurement. For the immunofluorescence validation experiments, a total of 6 IgAN patients and 3 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 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 TNFRSF1B 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 patients 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 TNFRSF1B, in IgAN patients and controls. We also identified several upregulated mRNA transcripts implicated in the development of fibrosis that may be considered 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,346 · 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