Proteomic Analysis Uncovers Multiprotein Signatures Associated with Early Diabetic Kidney Disease in Youth with Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Key Points Proteomics analyses identified seven proteins predictive of time to development of albuminuria among youth with type 2 diabetes in the Treatment Options for Type 2 Diabetes in Adolescents and Youth cohort, 118 proteins predictive of time to development of hyperfiltration, and three proteins predictive of time to rapid eGFR decline. Seven proteins were predictive of all three outcomes (SEM4A, PSB3, dihydroxyphenylalanine decarboxylase, C1RL1, T132A, pyruvate carboxylase, and C1-esterase inhibitor) and have been implicated in immune regulatory mechanisms, metabolic dysregulation, proteostasis, and cellular signaling pathways. Elastic net Cox proportional hazards model identified distinct multiprotein signatures (38–68 proteins) of time to albuminuria, hyperfiltration, and rapid eGFR decline with concordance for models with clinical covariates and selected proteins between 0.81 and 0.96, whereas the concordance for models with clinical covariates only was between 0.56 and 0.63. Background The onset of diabetic kidney disease (DKD) in youth with type 2 diabetes (T2D) mellitus often occurs early, leading to complications in young adulthood. Risk biomarkers associated with the early onset of DKD are urgently needed in youth with T2D. Methods We conducted an in-depth analysis of 6596 proteins (SomaScan 7K) in 374 baseline plasma samples from the Treatment Options for Type 2 Diabetes in Adolescents and Youth study to identify multiprotein signatures associated with the onset of albuminuria (urine albumin-to-creatinine ratio ≥30 mg/g), a rapid decline in eGFR (annual eGFR decline >3 ml/min per 1.73 m 2 and/or ≥3.3% at two consecutive visits), and hyperfiltration (≥135 ml/min per 1.73 m 2 at two consecutive visits). Elastic net Cox regression with ten-fold cross-validation was applied to the top 100 proteins (ranked by P value) to identify multiprotein signatures of time to development of DKD outcomes. Results Participants in the Treatment Options for Type 2 Diabetes in Adolescents and Youth study (14±2 years, 63% female, 7±6 months diabetes duration) experienced high rates of early DKD: 43% developed albuminuria, 48% hyperfiltration, and 16% rapid eGFR decline. Increased levels of seven and three proteins were predictive of shorter time to develop albuminuria and rapid eGFR decline, respectively; 118 proteins predicted time to development of hyperfiltration. Elastic net Cox proportional hazards models identified multiprotein signatures of time to incident early DKD with concordance for models with clinical covariates and selected proteins between 0.81 and 0.96, whereas the concordance for models with clinical covariates only was between 0.56 and 0.63. Conclusions Our research sheds new light on proteomic changes early in the course of youth-onset T2D that associate with DKD. Proteomic analyses identified promising risk factors that predict DKD risk in youth with T2D and could deepen our understanding of DKD mechanisms and potential interventions. Clinical Trial registry name and registration number: NCT00081328.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».