Metabolites Associated with Mortality in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Uremic toxins contributing to the increased risk of death in hemodialysis patients remain largely unknown. We used untargeted metabolomics profiling to identify plasma metabolite associated with mortality in hemodialysis patients. Methods: We created a cohort of 465 participants from the Longitudinal US/Canada Incident Dialysis (LUCID) study in which we profiled 498 known plasma metabolites measured on an untargeted platform. We assessed the association between metabolites and 1-year mortality adjusting for age, sex, race, cardiovascular disease, diabetes, BMI, albumin, KT/V, dialysis duration, and country. We used limma, a metabolite-wise linear model with empirical Bayesian inference, and two machine learning models, LASSO and random forest (RF), for analysis. We corrected for batch effects in metabolite abundances using the removal of unwanted variation (RUV) method, and we accouted for multiple testing by false discovery rate (q) below 10%. We defined mortality-metabolite associations as robust if significant in the limma model (q<0.1) and at least of medium importance in both LASSO and RF models (metabolite is above the 70th percentile for the variable importance measure). Results: The mean age was 61 years, 88% were male, 54% had diabetes and 48% had cardiovascular disease. There were 44 deaths (9.5%). The mean duration from dialysis initiation to metabolomic profiling was 62 days. We identified two metabolites significantly associated with 1-year mortality; mesaconate (HMDB0000749) and quinolate (HMDB0000232) (q<0.1 and high importance by both LASSO and RF). We identified 29 additional metabolites associated with 1-year mortality (q≥0.1) with high and/or medium importance by both LASSO and RF. Conclusions: We identified two metabolites significantly associated with an increased 1-year mortality risk in incident hemodialysis patients. Mesaconate is an intermediate in the glutamate degradation pathway and has not been previously designated as a uremic toxin. Quinolate is a product in the kynurenine pathway and has been previously considered as a uremic toxin. Our study identifies additional metabolites that could be further investigated for mechanisms of uremic toxicity and potetial targeted interventions to prevent poor outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».