Urine Complement Activation Products in Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Complement activation plays a critical role in the development of kidney injury during lupus nephritis (LN). Clinical trials targeting the complement pathway are now underway in LN. It is therefore important to understand the relationship between intra-renal complement activation and kidney histology in LN, and whether complement activation products (CAPs) can serve as biomarkers to guide complementdirected therapies. In this investigation, urine CAPs levels were measured, and associations with kidney injury were determined. Methods: A cohort of 149 patients had urine and blood collected at the time of kidney biopsy for suspected LN. The CAPs C5a, C5b-9, and factor Ba were measured in the urine by ELISA. Biopsies were examined by routine histology, and the NIH activity and chronicity indexes (AI,CI) were calculated by two nephropathologists. CAPs levels were correlated with clinical and histologic data using the spearman correlation r. Results: The results are summarized in the Table. The highest levels of CAPs were found in patients with proliferative or proliferative plus membranous LN, with lower levels in pure class II and V. All three urine CAPs correlated with AI, but the strongest correlation was between C5b-9 and AI. Only Ba and C5a correlated with CI, but this correlation was, at best, modest. All CAPs correlated with proteinuria, while only Ba and C5a correlated with serum creatinine. Conclusions: Urine C5b-9 was the best measure of histologic activity in LN. Given the size of the C5b-9 complex, it is unlikely to be filtered, even by glomeruli with a damaged glomerular permeability barrier. Urine C5b-9 therefore only reflects intra-renal complement activity. C5a and Ba associated modestly with active lesions, as well as kidney damage, likely accounting for their association with serum creatinine. We suggest levels of urine C5b-9 could be used to follow the success of anti-complement therapies in mitigating intra-renal complement activation in LN. Funding: Private Foundation Support - Parameter Spearmanr P Value 95% Confidence Interval Ba C5a C5b-9 Ba C5a C5b-9 Ba C5a C5b-9 Activity index 0.31 0.25 0.37 0.0004 0.005 <0.0001 0.14,0.47 0.07,0.41 0.20,0.52 •Endocapailary Hypercell 0.25 0.23 0.36 0.005 <0.01 <0.0001 0.07,0.41 0.05,0.39 0.19,0.51 • Hyaline Deposits 0.19 0.23 0.23 0.036 0.018 0.0094 0.008,0.36 0.031,0.38 0.05,0.39 • PMN/Karyorrhexis 0.18 0.18 0.32 0.044 0.044 0.0003 0.0005,0.35 0.0004,0.35 0.15,0.47 • Necrosis 0.19 0.21 0.027 0.42 0.017 0.018,0.37 0.034,0.38 • Crescents 0.21 0.21 0.019 0.06 0.004 0.03,0.38 0.08,0.42 • Interstitial Inflammation 0.35 0.26 0.27 <0.0001 0.003 0.002 0.18,0.50 0.08,0.42 0.097,0.43 Chronicity Index 0.29 0.19 0.0005 0.022 0.22 0.13,0.44 0.02,0.35 • Glomerulosclerosis 0.23 0.36 0.73 • Fibrous Crescents 0.94 0.37 0.83 • Tubular Atrophy 0.31 0.24 0.0002 0.031 0.17 0.15,0.45 0.079,0.39 • Interstitial Fibrosis 0.31 0.24 0.0002 0.031 0.16 0.15,0.45 0.079,0.39 Proteinuria 0.41 0.54 0.42 <0.0001 <0.0001 <0.0001 0.25,0.54 0.42,0.66 0.27,0.55 Serum Creatinine 0.51 0.31 <0.0001 0.0001 0.61 0.38,0.63 0.15,0.46 Complement C3 -0.31 0.0002 0.06 0.16 -0.46,-0.15 Complement C4 0.09 0.18 0.25 Urine Ba 0.71 0.46 <0.0001 <0.0001 0.62,0.78 0.31,0.58 Urine C5a 0.68 <0.0001 0.59,0.76
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».