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Enregistrement W4416880670 · doi:10.1681/asn.20252gfdnmkj

Urinary Proteomic Changes Associated with a Healthier Kidney Phenotype After Dapagliflozin Therapy in Adolescent Patients with Type 1 Diabetes

2025· article· en· W4416880670 sur OpenAlexaff
Hailey E Hampson, Kalie L. Tommerdahl, Farid H. Mahmud, Anil Karihaloo, Antoine Clarke, Ye Ji Choi, David Z.I. Cherney, Hiddo Jan L. Heerspink, Phoom Narongkiatikhun, Cheril Clarson, Petter Bjornstad, Laura Pyle

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreToronto General HospitalUniversity Health NetworkHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 1 diabetesUrinary systemDapagliflozinPhenotypeDiabetes mellitusKidneyKidney disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In youth, sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT2i) demonstrate cardio-kidney-metabolic protection through attenuation of hyperglycemia and hyperfiltration. We investigated the effect of dapagliflozin on the plasma and urine proteome in youth with type 1 diabetes (T1D). Methods: Proteins were quantified using the SomaScan platform (plasma: 11k panel, urine: 7k panel) before and after 16 weeks of dapagliflozin 5 mg daily or placebo in youth with T1D from the randomized-controlled trial, Adolescent T1D Treatment with SGLT2i for hyperglycEMia & hyperfiltration Trial (ATTEMPT). SomaScan relative fluorescence units were log2 transformed post normalization. Linear mixed models were fit for each protein with treatment, visit, and their interaction as fixed effects, and a random intercept for participant. Multiple testing was controlled at false discovery rate (FDR) <0.05. Results: Participants (N=97) were 16.0±2.3 years, 47% male, with T1D duration 7.3±4.2 years, HbA1c 7.7±0.8%, and BMI 25.0±5.7 kg/m2. Mixed effects analyses of urinary proteins found 12 proteins involved in energy metabolism or epithelial repair that increased with dapagliflozin vs. placebo, while 74 proteins associated with tubular injury, fibrosis, and inflammation decreased. Urinary epidermal growth factor (EGF, a kidney protective factor) increased, while growth differentiation factor 15 (GDF15, a tubular stress marker) fell markedly. Pro-fibrotic and injury-associated markers, including tissue inhibitor of metalloproteinases-2 (TIMP2), matrix metalloproteinase-7 (MMP7), and insulin-like growth factor binding protein 2/5 (IGFBP2/5), were significantly reduced in urine with dapagliflozin. Conclusion: Dapagliflozin therapy in youth with T1D favorably shifted urinary protein signatures toward reduced tubular injury and fibrosis, while enhancing urinary markers of epithelial repair and kidney protection, underscoring the kidney-specific effects of SGLT2i. These findings provide molecular evidence supporting the kidney protective potential of SGLT2 inhibition in youth with T1D and highlight urinary proteomics as a sensitive tool for detecting early kidney-specific therapeutic effects. Funding: Private Foundation Support, Government Support - Non-U.S.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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