Неинвазивная диагностика хронических заболеваний почек с использованием анализа мочевого протеома.

Justyna Siwy; Petra Zürbig; Angel Argiles; Joachim Beige; Marion Haubitz; Joachim Jankowski; Bruce A. Julian; Peter G. Linde; David Marx; Harald Mischak; William Mullen; Jan Novak; Alberto Ortiz; Frederik Persson; Claudia Pontillo; Peter Rossing; Harald Rupprecht; Joost P. Schanstra; Antonia Vlahou; Raymond Vanholder

Введение.

Несмотря на свой инвазивный характер и риски, в настоящее время требуется биопсия почек для точной диагностики многих хронических заболеваний почек (ХЗП). Здесь мы исследовали гипотезу о том, что анализ мочевого протеома может различать разные типы ХЗП независимо от основного механизма заболевания.

Методы.

Мы использовали данные анализа протеомов 1180 образцов мочи у пациентов с различными типами ХЗП, генерируемых капиллярным электрофорезом, связанным с масс-спектрометрией. Набор из 706 образцов служил в качестве когорты обнаружения, а 474 выборки использовались для независимой проверки. Для каждого типа CKD биомаркеры пептидов были определены с использованием статистического анализа, скорректированного для множественного тестирования. Потенциальные биомаркеры статистической значимости были объединены в классификаторы на основе векторной машины поддержки (SVM).

Результаты.

Для семи различных типов ХЗП были определены и объединены несколько потенциальных пептидов биомаркеров мочевого пузыря (от 116 до 619 пептидов) и объединены в классификаторы на основе SVM, специфичные для каждого ХЗП. Эти классификаторы были проверены в независимой когорте и показали отличную точность для распознавания одного типа CKD у других (площадь под рабочей характеристической кривой приемника варьировалась от 0,77 до 0,95). Последовательный анализ биомаркеров предоставил дополнительную информацию, которая может прояснить лежащую в основе патофизиологию.

Выводы.

Наши данные показывают, что анализ протеома в моче может выявлять различные типы ХЗП, определяемые путем патологической оценки биопсий почек и текущей клинической практики в целом. Более того, эти подходы могут предоставить информацию для моделирования молекулярных изменений на ХЗП.

Распространенность хронического заболевания почек (ХЗП), определяемая как структурное повреждение почек или значительная потеря скорости клубочковой фильтрации (СКФ) (<60 мл / мин / 1,73 м2 в течение по меньшей мере 3 месяцев), оценивается как 8- 16% во всем мире, с растущей тенденцией. Таким образом, CKD теперь признана глобальной проблемой общественного здравоохранения. Частоты различных типов ХЗП варьируются между странами, вероятно, из-за различий в генетически обусловленных механизмах заболевания, экологических влияний и критериев для проведения биопсии почек. Правильная оценка пациента с ХЗП требует точного диагноза для руководства наиболее подходящим лечением.

Диагностическая работа включает в себя оценку клинических признаков (например, почечный синдром, изолированную гематурию, быстро прогрессирующий гломерулонефрит), гистологические данные (например, IgA нефропатия (IgAN), биологические механизмы (например, гемолитический уремический синдром) и, возможно, генетические факторы (например, мутация в Col4a5). Тем не менее, биопсия почек обычно не применяется для диагностики ХЗП у пациентов с диабетом и изолированной гипертензией, поскольку это инвазивная процедура с присущим ей риском и, вероятно, не дает дополнительной информации для клинического управления. Как следствие, может быть поставлен ошибочный диагноз. В качестве примера было поставлено под вопрос существование гипертонической нефропатии (нефросклероза). За исключением связанного с диабетом ХЗП, определение причины заболевания почек необходимо и становится более сложным. Для уточнения клинического диагноза может быть проведен ряд диагностических тестов, при этом биопсия остается золотым стандартом для оценки диагностических и прогностических гистологических признаков. Тем не менее, биопсия почек является инвазивной процедурой, и ее диагностическая точность иногда ограничена. Более того, характеристика мочевого протеома может предоставить полезную информацию о реакции на лечение. Недавно были опубликованы рекомендации по разработке биомаркеров с использованием протеомики, применимой для клинической помощи.

Ранее мы продемонстрировали, что анализ мочевого протеома с использованием капиллярного электрофореза, связанного с масс-спектрометрией (CE-MS), позволяет различать пациентов с ХЗП и без них, а также предсказание прогрессирования ХЗП, независимо от основного механизма болезни. Технология CE-MS позволяет анализировать природные пептиды (без триптического пищеварения). Этот подход часто называют также пептидомикой, которая является подполем протеомики. Используя CE-MS, были определены специфические биомаркеры для разных типов ХЗП, такие как антагонистический васкулит, IgAN и диабетическая нефропатия (DN). В настоящем исследовании мы оценили значение протеома в моче, как определено анализом СЕ-МС, для неинвазивной дискриминации различных типов ХЗП. Наши результаты подтверждают наличие мочевых пептидов с дискриминационной способностью для разных типов ХЗП. Если результаты подтверждены в дополнительных исследованиях, такой подход для определения ХЗП, основанный на профилях мочи, может быть особенно полезен на ранних стадиях клинического заболевания, когда биопсия невозможна из-за небольших почек или сопутствующих заболеваний или если пациент отказывается от биопсии.

Материалы и методы.

Когорта.

Наборы данных пробиотиков для мочи были извлечены из базы данных протеина человека, которая в настоящее время включает данные анализа более 35 000 образцов мочи. Все наборы данных пациентов с ХЗП были выбраны независимо от диагноза. Однако, если конкретный ХЗП был представлен <30 наборами данных, пациенты с этим типом ХЗП и соответствующими наборами данных были исключены. После этой процедуры отбора было извлечено 1180 наборов данных пациентов, представляющих восемь основных причин ХЗП.

Исследование соответствовало положениям о защите лиц, участвующих в медицинских исследованиях, и проводилось в соответствии с принципами Хельсинкской декларации. Все наборы данных были анонимизированы. Исследование было одобрено местным комитетом по этике в Ганновере (№ 3096-2016).

Диагнозы были доказаны биопсией, за исключением DN и гипертонического нефросклероза (N). Пациенты из когорты были диагностированы в 32 разных центрах; тип ХЗП был установлен в соответствии с местным клиническим обслуживанием и лучшим соблюдением международных руководящих принципов. Когорта пациентов была описана более подробно в предыдущих исследованиях и включала пациентов с первичным фокальным сегментарным гломерулосклерозом (FSGS, n = 110), IgAN (n = 179), болезнью с минимальным изменением (MCD , n = 35), мембранная нефропатия (MN, n = 77), DN (n = 422) и N (n = 154), волчаночный нефрит (LN, n = 92, классы II, III и IV ВОЗ) и васкулит- (васкулит, n = 111). Для обнаружения использовалось подмножество совокупного набора данных из 706 выборок, а для проверки использовалась отдельная группа из 474 выборок.

Выбор биомаркеров и генерация классификаторов

Для определения конкретных биомаркеров для разных типов ХЗП были включены пептиды с частотой> 30% по меньшей мере в одной из групп. Для статистического анализа использовался непараметрический тест Уилкоксона (статистическое программное обеспечение на основе R, версия 2.15.3). Вычисленные P-значения были скорректированы с использованием метода оценки ложного обнаружения, введенного Бенджамини и Хохбергом.  Установленное значение P 0,05 было задано как уровень значимости. Потенциальные биомаркеры статистической значимости были объединены в классификаторы на основе векторной машины поддержки (SVM).

Чувствительность, специфичность и площадь под кривой рабочей характеристики приемника (ROC) (AUC) сгенерированных классификаторов были рассчитаны с использованием версии MedCalc 12.7.5.0 (MedCalc Software bvba, Ostend, Belgium).

Результаты.

Для определения биомаркера в когорте обнаружения данные для каждого типа CKD сравнивались с данными для всех других CKD в когорте. Сохранялись только пептиды, которые оставались значительными после коррекции для множественного тестирования. Используя этот подход, были определены 287 специфичных для болезни биомаркеров для FSGS, 291 для MCD, 311 для MN, 172 для LN, 509 для почечного васкулита и 116 для IgAN. Данные для DN и N (DN & N) были объединены, поскольку эти заболевания обычно не диагностировались с помощью биопсии; пациенты не получают цитотоксические или иммунологические средства, но лечатся для поддержания артериального давления и гликемического контроля. Кроме того, первые опыты протеомики для образцов мочи у пациентов с DN & N показали очень похожие результаты. Сравнение DN & N с другими CKD привело к определению в общей сложности 619 DN & N-специфических биомаркеров.

Эти дискриминационные пептиды для каждого типа ХЗП сравнивались с диагностическими пептидными биомаркерами для этих заболеваний, о которых сообщалось в более ранних исследованиях: в частности, было проведено сравнение с ранее идентифицированным классификатором CKD273, который идентифицирует пациентов с ХЗП независимо от диагноза. 30% пептидов перекрываются между классификатором CKD273 и классификатором DN & N. Классификатор CKD273 включает в себя пептиды, которые перекрываются с пептидными биомаркерами всех семи типов CKD, как и ожидалось для классификатора, который идентифицирует любой тип CKD. Сравнение пептидов, специфичных для распознавания васкулита, как и в предыдущем исследовании, привело к перекрытию 60%. Из пептидов, специфичных для IgAN, 12% также сообщалось в предыдущем исследовании Julian et al., и ранее зарегистрированных DN-биомаркеров, 22% были идентичны DN & N -специфическим пептидам в настоящем исследовании ,

Затем мы объединили определенные биомаркеры для каждого ХЗП в классификатор, специфичный для болезни, с использованием алгоритма SVM. Для генерации классификаторов использовались только наборы данных когорты обнаружения. Эти семь разных классификаторов были применены к наборам данных независимой когорты проверки (n = 474), в каждом случае сравнивая один CKD со всеми другими типами CKD. AUC анализов ROC разных классификаторов варьировались от 0,77 до 0,95. Самые высокие AUC были достигнуты при диагностике DN & N и васкулита (выше 0,90), тогда как классификатор для MCD имел самый низкий AUC (0,77).

ROC анализ результатов классификации для каждого разработанного классификатора, применяемого к независимым выборкам из набора проверки, для каждого типа CKD.

Аминокислотные последовательности были получены для 38% определенных биомаркеров (из 34,4% MN-специфических биомаркеров до 61,2% специфичных к IgAN биомаркеров) (дополнительные данные, таблица S1). В общей сложности 487 определенных биомаркеров были секвенированы, 327 (67%) из которых были значительно увеличены или уменьшены для одного ХЗП. Из-за небольшого числа (17%) мужских пациентов в группе LN по сравнению с другими группами 70 секвенированных биомаркеров сравнивались с ранее определенными генными пептидами, чтобы исключить возможность того, что идентифицированные биомаркеры для LN были женского пола. Наложение наблюдалось только для трех фрагментов коллагена, которые поэтому были исключены из дальнейшего анализа.

Затем мы более подробно оценили обилие секвенированных маркеров для каждого ХЗП, используя данные из когорты обнаружения. Во-первых, мы исследовали обилие отдельных пептидов по всем причинам ХЗП. Чтобы облегчить сравнение, все фрагменты одного и того же белка с одним и тем же режимом регулирования (либо увеличенным, либо уменьшенным изобилием в одной ХЗП по сравнению с другими) были объединены. Используя интенсивность сигнала (амплитуды) отдельных пептидов биомаркера, рассчитывали среднее изменение складки для соответствующего белка и заболевания. Были рассмотрены только белки с изменением складки по меньшей мере 2. Белки для каждого типа CKD, которые соответствовали этим критериям.

Регулирование специфических белков в отдельных типах ХЗП. Среднее изменение складки и стандартное отклонение (когда наблюдалось более одного фрагмента) белков со средним сменой смены> 2 на основе данных обнаружения для группы DN & N (A), FSGS (B), IgAN (C), LN ( D), MCD (E), MN (F) и васкулит-индуцированное заболевание почек (G).

Для DN & N, снижение гемоглобина наблюдалось по сравнению с результатами других типов ХЗП. Пять различных фрагментов гемоглобинового пептида были значительно уменьшены в группе DN & N, отображающей низкие скорректированные значения P (<1,0 × 10-14). Кроме того, в DN & N наблюдалось уменьшение небольшого белка, богатого пролином 3, и богатого лейцином повтор-содержащего белка 25 и увеличения фрагментов кластерина и аполипопротеина (с равными значениями P). Для FSGS наблюдалось увеличение фрагментов коллагена и уменьшение фибриногена, рецептора полимерного иммуноглобулина и регулятора сигнальной сигнализации, связанного с гольги. В отличие от группы DN & N, для IgAN наиболее характерной особенностью было увеличение гемоглобина, богатого лейцином повторного содержащего белка 25 и мелких пролин-богатых фрагментов белка, в то время как натрий / калий-АТФаза также увеличивалась. Наименьшие значения P для когорты LN наблюдались для увеличения фрагментов коллагена, уромодулина и белка S100-A9 и для уменьшения кластерина.  В группе MCD наименьшие значения Р наблюдались для множественных увеличенных (n = 73) и в меньшей степени уменьшенных (n = 15) фрагментов коллагена, а также увеличенных фрагментов уромодулина и аполипопротеина C-IV. Кроме того, наблюдалось сильное снижение двух фрагментов бета-2-микроглобулина (среднее изменение складки -128,0). В группе MN были рассчитаны самые низкие значения P для увеличения фрагментов цистатина-A, биориентации хромосом в белке 1 клеточного деления, уромодулина и плазминогена. В группе васкулитов были обнаружены самые низкие значения Р для увеличения количества фрагментов гемоглобина, натрия / калия-АТФазы, коллагена и небольшого пролина-богатого белка.

При анализе данных таким образом проявились множественные различия и сходства между различными типами ХЗП. Например, фрагменты гемоглобина, небольшого белка, богатого пролином 3, и богатого лейцином повтор-содержащего белка 25 были сильно уменьшены (складки> 40) с наименьшими значениями P в группе DN & N (P <1 × 10-14) , тогда как численность фрагментов тех же белков была увеличена в группах IgAN и васкулитов. Наблюдались другие сходства между пациентами ХЗП с васкулитом или IgAN, включая увеличение количества 16 фрагментов гемоглобина с заметно низкими значениями P (P = 2 × 10-14 и 2,7 × 10-12) и пептидов, полученных из титина, натрия / калия-АТФазы и гамма-альфа-1-антихимотрипсина. Напротив, обилие фрагментов фибриногена и комплемента C3 выявило различные тенденции в образцах IgAN и васкулита. Количество фрагментов фибриногена и комплемента C3 уменьшалось в группе IgAN и увеличивалось в группе васкулитов. Для MCD и FSGS наблюдалось снижение количества фрагментов фибриногена и связанного с Гольджи обонятельного сигнального регулятора. Увеличение количества фрагментов кластерина наблюдалось в группах MCD, MN и LN.

Обсуждение.

Анализ СЕ-МС ранее приводил к идентификации мультипептидного классификатора мочи (CKD273) для диагностики ХЗП независимо от основного механизма заболевания. Дополнительные исследования показали, что CKD273 превосходит альбуминурию в раннем этапе прогрессирования ХЗП.] Дальнейшие исследования с использованием анализа протеома с использованием МС-МС также показали, что биомаркеры могут отображать ответ на лечение: в DN ответ на блокаторы рецепторов ангиотензина или в ассоциированном с ANCA васкулите ответ на иммуносупрессию. В представленном здесь исследовании мы проверили гипотезу о том, что мочевые пептиды содержат информацию об этиологии болезни и могут использоваться для дифференциации различных типов ХЗП. Эта гипотеза также диктовала дизайн исследования: сосредоточение на сравнении одной группы со всеми другими типами CKD без привлечения здорового контроля. Это также объясняет в некоторой степени различную степень перекрытия (в пределах от 12 до 60%) представленных дискриминационных пептидов с ранее зарегистрированными результатами биомаркеров для этих заболеваний (11, 50-52, обсуждались также ниже). Интересно отметить, что существенное перекрытие между указанными здесь пептидами и классификатором CKD273  может быть обнаружено для всех типов заболеваний, что также подтверждает, что классификатор CKD273 является общим классификатором для диагностики всех типов CKD ,

Более широкое клиническое использование протеомики в моче и растущий объем знаний, показывающий, что он выполняет свои ожидания как информативный инструмент для установления диагноза и прогноза, а также руководство к лечению у пациентов с почечными заболеваниями, привели некоторых исследователей к противоположным мнениям относительно ценности протеомики мочи в сравнении с биопсией почек в клинической практике. Несмотря на противоположные точки зрения, выраженные в этих работах, Glassock и Mischak согласились с тем, что анализ на основе биомаркеров должен фокусироваться на правильном диагнозе конкретного заболевание почек среди пациентов с аналогичными проявлениями, а не дискриминация между пациентами с ХЗП и здоровыми людьми. Было продемонстрировано значение протеомики на основе CE-MS для дифференциации типов этиологии CKD, но в основном в небольших популяциях пациентов. Julian et al. продемонстрировали признаки, специфичные для IgAN (n = 10 пациентов) по сравнению с другими заболеваниями почек [13], Haubitz et al. были способны дифференцировать IgAN (n = 45 пациентов) от MN (n = 13 пациентов) и здорового контроля и Rossing et al. описаны специфические мочевые пептиды, позволяющие выявлять DN (n = 44 пациента) из других типов ХЗП. Также были идентифицированы биомаркеры, специфичные для ANCA-ассоциированного васкулита (n = 10 пациентов). Следует отметить, что многие из биомаркерных пептидов, идентифицированных в настоящем исследовании для диагностики конкретных типов ХЗП, также были идентифицированы в этих предыдущих исследованиях (от 12 до 60%), что еще раз подтвердило ценность некоторых из этих мочевых пептидов как конкретных биомаркеров. Настоящее исследование было разработано с целью идентификации специфических маркеров пептидов мочевого пузыря для основных типов ХЗП с использованием наборов данных из большой когорты из 1180 особей с ХЗП. Эти биомаркеры мочи для каждого типа CKD были объединены в диагностические классификаторы, которые позволили отделить один тип CKD от других. Группа DN & N отличалась от всех других причин ХЗП с AUC 0,92. DN & N обычно диагностируются без биопсии в клинической практике, а терапевтический подход основан на неспецифических подходах к нефропротекции. Диагноз, основанный на альбуминурии и других микрососудистых осложнениях, может быть неправильным. Поэтому важно дифференцировать этот диагноз от других типов почечных которые в настоящее время определяются биопсией и требуют больше терапевтических вмешательств, связанных с конкретными заболеваниями. В случаях, когда преимущество биопсии не может перевесить риск, подход, разработанный в этом исследовании, может изменить диагностическую стратегию путем введения теста на основе протеома на основе мочи, прежде чем принимать решение о проведении биопсии. Наши результаты подтверждают результаты проспективного исследования протеомики на основе мочи для улучшения диагностической стратегии при заболеваниях почек.

Хотя классификаторы, определенные в этом исследовании, представляют собой композиты из нескольких пептидов, специфичных для одного типа CKD, наблюдались сходства в отдельных биомаркерах между некоторыми ХЗП. Такая информация может быть полезна для описания прогрессирования заболевания и развития повреждения почек в каждом конкретном типе CKD на молекулярном уровне и, особенно, если он дополняется поддерживающими тканевыми данными, также для разработки новых терапевтических подходов, потенциально нацеленных на несколько типов заболеваний почек ,

Различные фрагменты кластеров, по-видимому, играют важную роль в дискриминации между DN & N и другими типами ХЗП. Три фрагмента кластерина увеличиваются в группе DN & N и, по-видимому, являются специфическими. Chu et al. показали, что уровни кластерина в моче у пациентов с ДН из-за здорового контроля различают. В группах FSGS, IgAN, LN и MCD все фрагменты кластеров были уменьшены со средним сменой> 2. Schanstra et al. наблюдалась отрицательная корреляция между уровнем мочи кластерных фрагментов и оцененной скоростью клубочковой фильтрации (eGFR). Этот вывод может свидетельствовать о том, что более 50% пациентов в этом исследовании имели ДН. Ghiggeri et al. анализировали уровни кластерина в сыворотке и моче; в обоих типах образцов уровни кластерина были снижены в активных MN и FSGS и у детей с нефротическим синдромом. Кроме того, исследование пациентов с системной красной волчанкой (СКВ) показало низкие уровни кластерина в сыворотке крови, особенно у пациентов с протеинурией.

Также характерной для группы DN & N является более низкий уровень фрагментов гемоглобина по сравнению с пациентами с другими типами ХЗП. С другой стороны, более высокие уровни мочи гемоглобиновых фрагментов наблюдались в группах IgAN и васкулитов, как и ожидалось у пациентов с гематурией. Характерно, что более высокие уровни мочи гемоглобиновых фрагментов у васкулитов ранее были описаны Хаубицем и др. Мы наблюдали аналогичные закономерности для фрагментов гемоглобина у пациентов с IgAN. Наблюдалось больше сходства в профилях IgAN и ANCA-ассоциированных групп по сравнению с другими типами ХЗП. Эти данные могут свидетельствовать о том, что пациенты с тяжелым IgAN часто проявляют гистологические особенности, сходные с таковыми у пациентов с ассоциированным с ANCA васкулитом, таким как заметное гломерулярное воспаление, которое может включать полумесяцы. MCD и FSGS также показали сходство в их протеомных сигнатурах. Снижение количества фибриногена, по-видимому, является общим для обоих заболеваний. MCD и FSGS обладают некоторыми ультраструктурными особенностями, такими как стирание стопы, однако их иммунофлуоресцентные признаки и патофизиология, вероятно, имеют важные отличия. MCD обычно не имеет клубочкового рубцевания или окрашивания иммунофлюоресценции, тогда как FSGS имеет сегментный гломерулосклероз и положительную иммунофлюоресценцию IgM и C3. MCD и FSGS являются первичными подкоцитопатиями и, следовательно, могут принадлежать к одному и тому же клиническому спектру, при котором более тяжелая травма приводит к потере подоцитов в FSGS. Тем не менее, биопсия почек на ранней стадии клинического течения пациентов с FSGS может не демонстрировать гломерулярные рубцы, типичные для FSGS, что приводит к неправильной диагностике MCD. Глюкокортикоидная терапия намного эффективнее для пациентов с МБО, чем для пациентов с ФСГС. Поэтому новые терапевтические подходы для пациентов с нефротическим синдромом, типичным для MCD или FSGS, будут приветствоваться в качестве надежного диагностического инструмента. Наши данные подтвердили некоторое сходство между мочими протеомными образцами для MCD и FSGS; Тем не менее, мы подтвердили молекулярные различия (например, сильная понижающая регуляция бета-2-микроглобулина в MCD или повышение регуляции альфа-1-антитрипсина в FSGS. В будущих исследованиях следует изучить вопрос о том, дифференцирует ли протеомий у пациентов с глюкокортикоид-чувствительным заболеванием от тех, кто устойчив к глюкокортикоидам.

Одним из наиболее специфических пептидов, которые отличают LN от других типов ХЗП, является фрагмент S100-A9. Этот кальций- и цинк-связывающий белок играет заметную роль в регуляции воспалительных процессов и иммунного ответа. Значительно более высокие уровни этого белка, а также S100-A8 в образцах сыворотки SLE-пациентов по сравнению со здоровыми контролями были сообщены Soyfoo et al.

Сообщалось, что фрагменты коллагена являются основными составляющими диагностических классификаторов для большинства типов ХЗП. Несмотря на то, что наблюдались значительные изменения в изобилии многих фрагментов коллагена, основные связанные с CKD фрагменты не были частью семейства коллагенов. Это может быть объяснено различиями в дизайне настоящего исследования (с упором на различия между пациентами с различными типами ХЗП) по сравнению с предыдущими (с упором на различия между пациентами с ХЗП и здоровым контролем). Кроме того, в настоящем исследовании основное внимание уделялось анализу образцов пациентов на поздних стадиях ХЗП (где обычно доступны данные биопсии). В этой связи недавние исследования подтверждают, что фрагменты коллагена в моче являются ранними биомаркерами для ХЗП (у пациентов с СКФ> 60 мл / мин / 1,73 м 2) и не относятся к числу наиболее известных биомаркеров на более поздних стадиях. В совокупности эти наблюдения объясняют скромную ценность биомаркеров коллагеновых пептидов в данном контексте различения разных типов ХЗП.

Представленное здесь исследование имеет определенные недостатки: во-первых, данные / образцы мочи были отобраны ретроспективно из предыдущих исследований. Во-вторых, диагноз DN & N основывался скорее на клинических критериях, чем на биопсии почек, и критерии несколько отличались между клиническими центрами. Однако этот подход соответствует стандартной клинической практике, и справедливо предположить, что только меньшинство образцов может быть ошибочно классифицировано. Представляется интересным исследовать, использует ли классификатор информацию о том, подходит ли конкретный пациент к стандарту «DN & N» или следует ли рекомендовать биопсию почек для поиска других причин ХЗП. Однако это необходимо оценить в отдельном исследовании. Кроме того, данные о лечении во время отбора проб, а также информация о классе / подтипе болезни в каждой группе пациентов с ХЗП (например, в некоторых LN, категория ВОЗ не были указаны) не всегда были доступны. Однако большое количество испытуемых в исследовании гарантирует, что недостающие данные у некоторых пациентов не должны оказывать существенного влияния на интерпретацию результатов. Существовала значительная разница в почечной функции между пациентами в обнаружении и наборах валидации, при этом у пациентов в первом было более развитое ХЗП. Однако эта конструкция гарантирует, что болезнь на этапе обнаружения окажет достаточное влияние на выбор биомаркеров, что может быть не на ранней стадии заболевания. Тот факт, что классификаторы также хорошо зарекомендовали себя у пациентов с более ранними стадиями заболевания (как видно из набора проверки), можно рассматривать как дополнительную силу подхода.

Исследование также имеет несколько важных преимуществ. Самое главное, что большое количество испытуемых (1180) в исследовании позволяет провести всесторонний анализ образцов мочи у пациентов с широким спектром проявлений различных типов ХЗП. Результаты были проверены в независимом наборе валидаций, что еще больше подтвердило вес полученных результатов. Кроме того, некоторые из идентифицированных биомаркеров связаны с очевидными механизмами заболевания.

В заключение, анализ протеомов в моче четко дифференцировал различные типы ХЗП. Эти данные показывают ценность этих панелей подписи на основе печеночной пестициды при дифференциальной диагностике некоторых типов ХЗП. Они также могут служить отличной основой для биоинформационной оценки различных типов ХЗП, для понимания молекулярной патофизиологии и определения наиболее подходящих терапевтических целей. В отличие от биопсии почек анализ протеома в моче дает возможность применяется в начале болезни, когда преимущество вмешательства является оптимальным и может быть повторяемым без какого-либо риска для пациента и, таким образом, может использоваться для контроля прогрессирования заболевания и / или ответа на лечение. Протеомический анализ мочи может быть немедленно использован для лечения лечения конкретных пациентов, особенно на ранней стадии начала и прогрессирования заболевания. Потенциальным следующим шагом может быть оценка точной выгоды этого подхода в многоцентровом рандомизированном контролируемом исследовании.