Identification of Kidney Transcripts Associated with Prognosis in ANCA-Associated Glomerulonephritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kidney involvement in ANCA-associated vasculitis (AAV-GN) predicts poor patient and kidney survival. To get insights into pathogenic mechanisms or identify biomarkers for refining prognosis, we aimed to investigate the potential prognostic value of kidney transcripts associated with kidney survival. Methods: Immune gene transcript analysis was performed on RNA extracted from 97 adult AAV-GN kidney biopsies from the French Maine-Anjou Registry using NanoString technology. Transcripts of interest were selected, and their prognostic performance was compared to current histological-based classifications. Following the identification of a possible role for clusterin (CLU), the relationship between serum CLU and prognosis was assessed. Results: Among the 750 evaluated transcripts, we identified a 4-gene signature (XRCC6, PRKCD, TEK, and CLU) strongly associated with kidney survival (Figure 1A). This signature predicted kidney survival better than histological-based classifications (global C-Index 0.87 vs. 0.65 for Berden classification or 0.81 for Renal Risk Score, with better time-dependent AUC and Brier scores) (Figure 1B). Among these 4 transcripts, the expression level of the CLU transcript had the highest correlation with glomerular involvement, kidney function at diagnosis, and kidney survival. Serum CLU levels were associated with kidney survival, especially when assessed at 6 months from diagnosis (Figure 1C, p = 0.023). Conclusion: Transcriptomic analysis of kidney biopsies of AAV-GN identified potential transcripts that may improve prediction of kidney survival. This transcriptomic signature may help us gain a deeper understanding of the AAV-GN pathogenesis and provide insights for developing new therapeutic options.
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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 | 0,001 | 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 ».