Podocyte extracellular vesicles and immune mediators as urinary biomarkers in active lupus nephritis
Notice bibliographique
Résumé
Urinary extracellular vesicles (uEVs) and immune mediators have emerged as potential minimally invasive renal biomarkers. Even though active lupus nephritis (LN) is associated with immune complex deposition, tissue inflammation, and podocyte damage, it remains unclear how these parameters are simultaneously altered in systemic lupus erythematosus (SLE). Thus, we aimed to evaluate uEVs as biomarkers in LN, in association with urinary immune mediators. In this cross-sectional study, uEVs were isolated from SLE patients and healthy donors by differential centrifugation and characterized and/or quantified by electron microscopy, nanoscale flow cytometry, and nanoparticle tracking analysis (NTA). Urinary immune mediators were assessed by a multiplex assay. We included 82 patients (42.6 ± 11.3 years-old, 91.4% female), of whom 56.1% (n = 46) had LN, and 18 healthy donors (37.5 ± 8.2 years-old, 83.3% female). No differences were found for particle size/concentration by NTA, but higher counts of total (P = 0.03) and podocyte-derived (P = 0.01) uEVs were observed in SLE patients, especially in active LN (P = 0.02; P = 0.03). We also identified higher urinary levels of cytokines such as IL-6, IL-8, and CCL-2 according to SLE activity and LN (P < 0.05). Significant correlations were observed between uEVs, immune mediators, R-SLEDAI-2K, proteinuria, and albuminuria in active LN. Lastly, the combinatory analysis of podocyte uEVs, IL-6, IFN-γ, IL-8, uCCL-2 and CCL-3 showed a good predictive power to detect active LN (AUC = 0.88, P = 0.0009). Our results suggest that urinary podocyte-derived uEVs and cytokines are associated with LN activity, which may reflect podocyte injury mediated by inflammation. Thus, the combined application of these biomarkers could help to identify patients with podocyte damage and renal inflammation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».