Comprehensive and quantitative urinary metabolomic profiling for improved characterization of diabetic nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diabetic nephropathy (DN) is a major cause of chronic kidney disease and end-stage renal failure worldwide. The current diagnostic marker, albuminuria, lacks specificity and often detects renal damage only at advanced stages. OBJECTIVES: This study aimed to characterize urinary metabolic alterations associated with DN and explore metabolite panels with diagnostic potential. METHODS: A targeted urinary metabolomics analysis was performed using the validated TMIC Urine MEGA Assay, quantifying 268 metabolites in 60 participants (20 controls, 20 type 2 diabetes mellitus [DM-2], and 20 DN patients). Data were analyzed by Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) for visualization, and penalized regression algorithms [Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Elastic Net (EN) with a Genetic Algorithm (GA)] followed by logistic regression (LR) modeling to identify potential discriminative variables. RESULTS: DN patients showed marked alterations in metabolites related to oxidative stress, mitochondrial dysfunction, and inflammation. Twenty-four of 86 quantified uremic toxins differed significantly between DN and comparison groups. The LASSO-derived model identified β-alanine, kynurenine, glucose and argininic acid as key discriminants (AUC = 0.905, 10-fold CV), while inclusion of GFR and additional metabolites (2-hydroxybutyric acid, shikimic acid) improved performance (AUC = 0.96). CONCLUSIONS: Quantitative urinary metabolomics revealed metabolic perturbations reflective of DN pathophysiology and identified candidate metabolite panels with potential for non-invasive disease characterization. These findings, though preliminary, provide a foundation for validation in larger, longitudinal cohorts and for integrating urinary metabolomics into precision diagnostics for diabetic kidney disease.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».