Noninvasive Method to Diagnose Renal Osteodystrophy: A Study on 19 Circulating MicroRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current approach to manage bone fragility in chronic kidney disease (CKD) is in part based on assessment of bone turnover (BT) and mineralization. Prior work suggests that circulating microRNAs (miRNAs) identify low vs non-low cortical BT in CKD. We aimed to assess whether 19 miRNAs discriminate BT and biopsy proven contraindications (CI) to antiresorptive therapies (ART) in CKD patients . Methods: Single-site cross-sectional study. Patients with stage 4-5 CKD having a high fracture risk underwent iliac crest bone biopsy for assessment of BT and mineralization levels according to ASBMR guidelines. Absolute CI to ART were defined by the presence of adynamic bone disease or osteomalacia. Relative CI were defined by the presence of mineralization defects without osteomalacia and low BT without adynamic bone. At the time of the biopsy, blood test were drawn for assessment of mineral biochemistry as per local standard and for measurement of 19 circulating miRNAs using the osteomiR kit (TAmiRNA, Austria). Each miRNA was compared between low vs high/normal BT, low/normal vs high BT, patients with absolute CI vs relative or no-CI to ART. Diagnostic accuracy was tested using the median and lowest tertile of each miRNA. Results: Fourty four patients were included (women 56.8%, mean age 69.6±9.2, 45.4% dialysis). 19 had low BT, 16 normal, and 9 high BT; 7 patients had absolute CI to ART (2 osteomalacia, 5 adynamic bone). miRNA levels did not differ between low and normal/high BT groups. However, miRNA-31-5p was higher in patients with high BT (p=0,02), a value above the lowest tertile being associated with high BT status (sensitivity 100%, specificity 57,1% (95%CI: 40,8-73,5%), negative predicted value (NPV) 100%). We found 7 miRNAs (let7b5p, miRNA-141-3p, 143-3p, 17-5p, 19b-3p, 29b-3p, 550a-3p) with a very good capability to rule out CI to ART. A value above the median being associated with absolute CI to ART (sensitivity 85,7% (95%CI: 59,8-100%), specificity<60%, NPV 95.5% (95%CI: 86.8-100%)). A value above the lowest tertile was even more discriminant (NPV 100% for 5/7). Conclusion: Circulating miRNAs can help clinical decision in the approach of bone fragility in CKD. Large studies in heterogeneous cohorts are needed to validate these results.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».