High-Throughput Analysis of Changes in Protein Biomarkers During Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of hemodialysis on the concentration of circulating protein biomarkers remains unclear. Biomarkers may decrease in concentration due to filter adsorption, diffusive clearance, or convective clearance, while others may increase in concentration due to production and secretion or intracellular release. Ultrafiltration of water is expected to also increase biomarker concentration. We sought to evaluate the impact of hemodialysis on 1,163 protein biomarkers in a high-throughput fashion. Methods: A nested cohort of 44 patients (25 male, 19 female) including 29 with intradialytic hypotension and 15 without were selected from the prospective Hemodialysis Outcomes and Symptoms assessment (HOST) cohort. Intradialytic hypotension was stringently defined as a 60 mmHg drop in systolic blood pressure or a nadir systolic blood pressure of less than 70 mmHg during hemodialysis treatment. All hemodialysis treatments were done using the same hemodialysis filter type. 1,163 unique biomarkers were measured in each patient before and after a hemodialysis session using the Olink proximity extension assay (www.olink.com). Paired sample t-tests were used to compare pre- and post-dialysis concentrations with a Bonferroni-corrected significance threshold (P < 5 × 10-5). Results: 54 biomarkers (5%) significantly increased during hemodialysis treatment, while 243 (24%) significantly decreased. Change in biomarker concentration was significantly associated with biomarker molecular weight (r = 0.37, P = 2.8 × 10-16), isoelectric point (r = -0.26, P = 6.4 × 10-14), and pre-dialysis concentration (r = -0.21, P = 3.0 × 10-9). There was a significant enrichment of cardiovascular biomarkers in the top 20 biomarkers associated with drop in systolic blood pressure (P = 2.8 × 10-10), including Kidney Injury Molecule 1 (KIM1, P = 0.005). Conclusions: Hemodialysis is associated with significant changes in protein biomarker concentrations related to protein properties and clinical events during treatment. These changes are measurable on a high-throughput platform. Further highthroughput biomarker studies could assess dialysis adequacy, test biomarker-symptom associations, and improve risk prognostication. Funding: Private Foundation Support
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».