Mass Spectrometry With Data-Independent Acquisition for the Identification of Target Antigens in Membranous Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE & OBJECTIVE: In recent years, the strategy of using laser capture microdissection and mass spectrometry (LCM/MS) has expanded the landscape of antigens associated with membranous nephropathy (MN). Specific associations with phenotypes, diseases, and sometimes reversible triggers led to an antigen-based classification of MN, informing precision medicine and highlighting the potential value of routine use of proteomics in classifying MN. This study reproduces and further improves the original LCM/MS for antigen detection in MN. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study using residual material from kidney biopsies. SETTING & PARTICIPANTS: R-negative MN; and 5 individuals with other glomerular diseases. PREDICTOR: Proteomic analysis of microdissected glomeruli. OUTCOME: R-negative MN. ANALYTICAL APPROACH: The technique of LCM/MS was expanded by integrating a data-independent acquisition (DIA) approach to enable the identification and quantification of peptides of varying abundance. RESULTS: R-negative MN. LIMITATIONS: Retrospective design; sample size; no identification of novel antigens. CONCLUSIONS: An integrative approach combining LCM/MS and DIA enabled identification of more target antigens than LCM/MS with DDA, potentially informing our understanding of disease mechanisms in MN. PLAIN-LANGUAGE SUMMARY: Membranous nephropathy is an autoimmune kidney disease characterized by circulating autoantibodies that recognize antigens in podocytes or in the glomerular basement membrane. To date, more than 10 different antigens have been identified, with specific associations with various etiologies and potential impact on management. In this study, proteomic analyses were implemented on glomeruli microdissected from kidney biopsies in patients with membranous nephropathy and appropriate controls. The original technique of proteomic analysis developed by Sethi and coworkers was expanded by applying a specific and more sensitive mass spectrometry method (data-independent acquisition) combined with bioinformatics analysis. We showed that this approach is a powerful tool to detect target antigens, and it may provide insights into disease mechanisms, with the potential to inform clinical diagnosis and classification of membranous nephropathy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».