URINARY PROTEOMIC ANALYSIS PROVIDES DIFFERENT PATTERNS BETWEEN LUPUS PATIENTS WITH AND WITHOUT NEPHRITIS: RESULTS OF A MULTICENTER STUDY IN 124 PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
PV034 / #275 Poster Topic: AS04 - Biomarkers Background/Purpose Lupus nephritis is a common and serious manifestation in lupus patients. Biopsy is the gold standard to identify different patterns of disease, being not always accessible and with potential complications. A need emerges to identify biomarkers that reflect disease pathology in a noninvasive manner. Urine investigation by proteomics could in theory provide new biomarkers to better classify these patients. The objective of the study is to compare urine from lupus patients with and without nephritis using proteomics in order to find potential biomarkers of the disease Methods Multicentric and prospective proteomics study was conducted in 24-hour urine samples from SLE patients with and without renal involvement. The analysis has been performed by label free nLC MS/MS in 2 batches that included class I, II, III, IV and V nephropathology. SLE patients has been diagnosed according to the 2019 EULAR/ACR Classification Criteria. Limma test statistics were made using Prostar v.1.34.6 Results 124 samples of patients from 5 hospitals were collected and from those 109 was analyzed. There were no differences between groups according to race, gender and age (Table 1). 803 proteins were identified. 178 proteins were increased in lupus without nephritis and 190 in patients with nephritis. Making a different analysis by batches, results, it is confirmed that there is a linear correlation between proteins in patients with and without renal involvement (Figure 1). Proteins increased in urine of nephritis patients includes transport proteins as afamin but also others involved in B cell activation: Fc receptor-like protein 5, enzymes like beta-ala-his dipeptidase, immunoglobulin heavy constant gamma 4 involved in antibacterial humoral response and complement activation (Table 2). Table 1. Figure 1. Table 2. Conclusions This study shows different patterns of proteomic profile in lupus patients with renal involvement and opens a new field of investigation for better understanding of the disease and find potential biomarkers of different types and severity of nephritis. Funding: GSK-funded study.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».