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Enregistrement W4396990430 · doi:10.1681/asn.20223311s1117c

Proteomic Analyses Identify Novel Predictors of Diabetic Kidney Disease in Youth-Onset Type 2 Diabetes

2022· article· en· W4396990430 sur OpenAlexaff
Laura Pyle, Tim Vigers, Laure K. El ghormli, Ian H. de Boer, Robert G. Nelson, Anita T. Layton, Kumar Sharma, Sushrut S. Waikar, Hiddo J.L. Heerspink, Neil H. White, Kalie L. Tommerdahl, Amy S. Shah, Rose Gubitosi‐Klug, Petter Bjornstad

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusType 2 diabetesKidney diseaseMedicineDiseaseInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetic kidney disease (DKD) develops by young adulthood in up to 50% of people with youth-onset type 2 diabetes (Y-T2D), increasing risk of dialysis and premature death. Understanding mechanisms responsible for early DKD is key to management and prevention; accordingly, we sought to identify multiprotein signatures of DKD in Y-T2D. Methods: We measured 7604 Aptamers in 374 baseline plasma samples from the Treatment Options for type 2 Diabetes in Adolescents and Youth (TODAY) study, using the SomaScan 7K Proteomic (SomaLogic) platform. Urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) was assessed annually for up to 15 years. Incident micro- and macroalbuminuria were defined as UACR ≥30 and ≥300 mg/g on ≥2 of 3 measures. We evaluated prediction of micro- and macroalbuminuria in separate Cox regression models adjusted for HbA1c, triglycerides, blood pressure, and estimated insulin sensitivity. Gene set enrichment analysis (GSEA) identified pathways of interest. The false discovery rate was controlled at 5% and we report q-values. Results: Participants were 14±2 years of age, 37% male; 43% developed either micro-or macroalbuminuria. Seven proteins predicted time to microalbuminuria, while 8 proteins predicted time to macroalbuminuria, with 2 proteins in common: nerve epidermal growth factor-like 1 (NELL1) (micro: HR 1.56 per 1 SD [95% CI 1.33, 1.83], q=0.0003; macro: 1.95 [1.44-2.63], q=0.017) and FAM189A2 (micro: 1.58 [1.33, 1.87], q=0.0008; macro: 1.79 [1.36, 2.35], q=0.038). GSEA identified gene sets, including one related to semaphorin interactions, associated with microalbuminuria and macroalbuminuria (Figure).Figure.: Top pathways from Gene Set Enrichment Analysis for microalbuminuria (top) and macroalbuminuria (bottom).Conclusions: Novel proteins, including those interacting with semaphorins, which play an important role in inflammation and cellular repair, predict incident albuminuria in Y-T2D. Funding: NIDDK Support

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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