Các protein tuần hoàn như là các yếu tố dự đoán tỷ lệ tử vong tim mạch ở bệnh thận giai đoạn cuối

Springer Science and Business Media LLC - Tập 32 - Trang 111-119 - 2018
Tobias Feldreich1,2,3, Christoph Nowak2, Tove Fall3, Axel C. Carlsson2,3, Juan-Jesus Carrero4, Jonas Ripsweden5, Abdul Rashid Qureshi6, Olof Heimbürger6, Peter Barany6, Peter Stenvinkel6, Nicolas Vuilleumier7,8, Philip A. Kalra9,10, Darren Green9,10, Johan Ärnlöv1,2
1School of Health and Social Studies, Dalarna University, Falun, Sweden
2Division of Family Medicine, Department of Neurobiology, Care Sciences and Society, Karolinska Institutet, Huddinge, Sweden
3Department of Medical Sciences and Science for Life Laboratory, Uppsala University, Uppsala, Sweden
4Department of Medical Epidemiology and Biostatistics (MEB), Karolinska Institutet, Solna, Sweden
5Division of Medical Imaging and Technology, Department of Clinical Science, Intervention and Technology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden
6Division of Renal Medicine, Department of Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden
7Department of Genetics, Laboratory Medicine and Pathology, Geneva University Hospitals, Geneva, Switzerland
8Department of Medical Specialties, Geneva Faculty of Medicine, Geneva, Switzerland
9Divison of Cardiovascular Sciences, The University of Manchester, Manchester Academic Health Sciences Centre, Manchester, UK
10Department of Renal Medicine, Salford Royal NHS Foundation Trust, Salford, UK

Tóm tắt

Profiling proteomic của bệnh nhân bệnh thận giai đoạn cuối (ESRD) có thể dẫn đến việc cải thiện dự đoán rủi ro và những hiểu biết mới về cơ chế bệnh lý tim mạch. Mức độ protein liên quan đến bệnh tim mạch trong huyết tương của 92 protein đã được đánh giá thông qua phương pháp gần gũi mở rộng (Proseek Multiplex CVD-1, Olink Bioscience, Uppsala, Thụy Điển) trong một nhóm phát hiện các bệnh nhân chạy thận nhân tạo, nhóm Điều tra Các dấu hiệu Viêm trong Bệnh thận mạn tính [MIMICK; n = 183, 55% phụ nữ, độ tuổi trung bình 63 năm, 46 ca tử vong do tim mạch trong thời gian theo dõi (trung bình 43 tháng)]. Kết quả đáng kể đã được sao chép trong nhóm nghiên cứu lọc máu phát sinh và phổ biến của Nghiên cứu Thận Salford [Nghiên cứu lọc máu SKS, n = 186, 73% phụ nữ, độ tuổi trung bình 62 năm, 45 ca tử vong do tim mạch trong thời gian theo dõi (trung bình 12 tháng)], và trong nhóm CKD5-LD-RTx với các đánh giá điểm canxi động mạch vành (CAC) bằng phương pháp chụp CT tim mạch (n = 89, 37% phụ nữ, độ tuổi trung bình 46 năm). Trong hồi quy Cox đã điều chỉnh theo tuổi và giới tính trong MIMICK, 11 protein huyết tương có liên quan danh nghĩa đến tỷ lệ tử vong tim mạch (theo thứ tự mức độ quan trọng: Phân tử tổn thương thận-1 (KIM-1), Chất nền kim loại protease-7, Thụ thể 2 của yếu tố hoại tử khối u, Interleukin-6, Chất nền kim loại protease-1, Peptid natri lợi niệu não, Protein ST2, Yếu tố tăng trưởng tế bào gan, Thụ thể-2 của yếu tố khơi gợi apoptosis liên quan đến TNF, Spondin-1, và Yếu tố tăng trưởng nguyên bào sợi 25). Chỉ có protein huyết tương KIM-1 có liên quan đến tỷ lệ tử vong tim mạch sau khi đã điều chỉnh cho việc kiểm tra nhiều lần, nhưng cũng sau khi điều chỉnh cho độ tuổi chạy thận, các yếu tố nguy cơ tim mạch và viêm (tỷ lệ nguy cơ) cho mỗi sự gia tăng một độ lệch chuẩn (SD) 1.84, 95% CI 1.26–2.69, p = 0.002. Việc thêm KIM-1, hoặc chín protein thông tin nhất vào một thang điểm rủi ro đã được thiết lập (thang điểm CVM AROii đã sửa đổi) cải thiện khả năng phân biệt rủi ro tử vong tim mạch từ C = 0.777 thành C = 0.799 và C = 0.823, tương ứng. Trong nghiên cứu lọc máu SKS, KIM-1 đã dự đoán tỷ lệ tử vong tim mạch trong các mô hình đã điều chỉnh theo tuổi và giới tính (tỷ lệ nguy cơ cho mỗi sự gia tăng SD 1.45, 95% CI 1.03–2.05, p = 0.034) và KIM-1 cao hơn có liên quan đến các điểm CAC cao hơn trong nhóm CKD5-LD-RTx. Phương pháp proteomics của chúng tôi đã xác định KIM-1 trong huyết tương như là một dấu hiệu rủi ro cho tỷ lệ tử vong tim mạch và canxi hóa động mạch vành trong ba nhóm ESRD độc lập. Việc cải thiện dự đoán rủi ro cho tỷ lệ tử vong tim mạch qua proteomics huyết tương xứng đáng với những nghiên cứu tiếp theo.

Từ khóa

#bệnh thận #protein tuần hoàn #tỷ lệ tử vong tim mạch #bệnh tim mạch #KIM-1 #canxi hóa động mạch vành #proteomics

Tài liệu tham khảo

Levin A, Tonelli M, Bonventre J, Coresh J, Donner JA, Fogo AB et al (2017) Global kidney health 2017 and beyond: a roadmap for closing gaps in care, research, and policy. Lancet 390(10105):1888–1917. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)30788-2 Saran R, Li Y, Robinson B, Abbott KC, Agodoa LY, Ayanian J et al (2016) US Renal Data System 2015 Annual Data Report: epidemiology of kidney disease in the United States. Am J Kidney Dis 67(3 Suppl 1):S1-305 Robinson BM, Akizawa T, Jager KJ, Kerr PG, Saran R, Pisoni RL (2016) Factors affecting outcomes in patients reaching end-stage kidney disease worldwide: differences in access to renal replacement therapy, modality use, and haemodialysis practices. Lancet 388(10041):294–306 Stenvinkel P (2010) Chronic kidney disease: a public health priority and harbinger of premature cardiovascular disease. J Intern Med 268(5):456–467. (Epub 2010/09/03 06:00) de Jager DJ, Grootendorst DC, Jager KJ, van Dijk PC, Tomas LM, Ansell D et al (2009) Cardiovascular and noncardiovascular mortality among patients starting dialysis. JAMA 302(16):1782–1789 Stenvinkel P, Carrero JJ, Axelsson J, Lindholm B, Heimburger O, Massy Z (2008) Emerging biomarkers for evaluating cardiovascular risk in the chronic kidney disease patient: how do new pieces fit into the uremic puzzle? Clin J Am Soc Nephrol 3(2):505–521 Liu M, Li XC, Lu L, Cao Y, Sun RR, Chen S et al (2014) Cardiovascular disease and its relationship with chronic kidney disease. Eur Rev Med Pharmacol Sci 18(19):2918–2926 Fu Q, Cao L, Li H, Wang B, Li Z (2014) Cardiorenal syndrome: pathophysiological mechanism, preclinical models, novel contributors and potential therapies. Chin Med J (Engl) 127(16):3011–3018 Kooman JP, Dekker MJ, Usvyat LA, Kotanko P, van der Sande FM, Schalkwijk CG et al (2017) Inflammation and premature aging in advanced chronic kidney disease. Am J Physiol Renal Physiol 313(4):F938–F950 Liu J, Zhu W, Jiang CM, Feng Y, Xia YY, Zhang QY et al (2018) Activation of the mTORC1 pathway by inflammation contributes to vascular calcification in patients with end-stage renal disease. J Nephrol 14(10):018–0486 Weissinger EM, Nguyen-Khoa T, Fumeron C, Saltiel C, Walden M, Kaiser T et al (2006) Effects of oral vitamin C supplementation in hemodialysis patients: a proteomic assessment. Proteomics 6(3):993–1000 Araujo JE, Jorge S, Teixeira ECF, Ramos A, Lodeiro C, Santos HM et al (2016) A cost-effective method to get insight into the peritoneal dialysate effluent proteome. J Proteomics 145:207–213 Bonomini M, Sirolli V, Pieroni L, Felaco P, Amoroso L, Urbani A (2015) Proteomic investigations into hemodialysis therapy. Int J Mol Sci 16(12):29508–29521 Tsalik EL, Willig LK, Rice BJ, van Velkinburgh JC, Mohney RP, McDunn JE et al (2015) Renal systems biology of patients with systemic inflammatory response syndrome. Kidney Int 88(4):804–814 Molina H, Bunkenborg J, Reddy GH, Muthusamy B, Scheel PJ, Pandey A (2005) A proteomic analysis of human hemodialysis fluid. Mol Cell Proteom 4(5):637–650 Bonomini M, Sirolli V, Magni F, Urbani A (2012) Proteomics and nephrology. J Nephrol 25(6):865–871 Snaedal S, Heimburger O, Qureshi AR, Danielsson A, Wikstrom B, Fellstrom B et al (2009) Comorbidity and acute clinical events as determinants of C-reactive protein variation in hemodialysis patients: implications for patient survival. Am J Kidney Dis 53(6):1024–1033 Snaedal S, Qureshi AR, Lund SH, Germanis G, Hylander B, Heimburger O et al (2016) Dialysis modality and nutritional status are associated with variability of inflammatory markers. Nephrol Dial Transpl 31(8):1320–1327 Chiu D, Abidin N, Johnstone L, Chong M, Kataria V, Sewell J et al (2016) Novel approach to cardiovascular outcome prediction in haemodialysis patients. Am J Nephrol 43(3):143–152 Qureshi AR, Olauson H, Witasp A, Haarhaus M, Brandenburg V, Wernerson A et al (2015) Increased circulating sclerostin levels in end-stage renal disease predict biopsy-verified vascular medial calcification and coronary artery calcification. Kidney Int 88(6):1356–1364 Lundberg M, Eriksson A, Tran B, Assarsson E, Fredriksson S (2011) Homogeneous antibody-based proximity extension assays provide sensitive and specific detection of low-abundant proteins in human blood. Nucleic Acids Res 39(15):e102 Assarsson E, Lundberg M, Holmquist G, Bjorkesten J, Thorsen SB, Ekman D et al (2014) Homogenous 96-plex PEA immunoassay exhibiting high sensitivity, specificity, and excellent scalability. PLoS One 9(4):e95192 Tibshirani R (1996) Regression shrinkage and selection via the lasso. J R Stat Soc Ser B Methodol 58:267–288 Anker SD, Gillespie IA, Eckardt KU, Kronenberg F, Richards S, Drueke TB et al (2016) Development and validation of cardiovascular risk scores for haemodialysis patients. Int J Cardiol 216:68–77 Critselis E, Lambers Heerspink H (2016) Utility of the CKD273 peptide classifier in predicting chronic kidney disease progression. Nephrol Dial Transpl 31(2):249–254 Wang H, Lin ZT, Yuan Y, Wu T (2016) Urine biomarkers in renal allograft. J Transl Int Med 4(3):109–113 Lindhardt M, Persson F, Zurbig P, Stalmach A, Mischak H, de Zeeuw D et al (2016) Urinary proteomics predict onset of microalbuminuria in normoalbuminuric type 2 diabetic patients, a sub-study of the DIRECT-Protect 2 study. Nephrol Dial Transpl 31:1866–1873 Gold L, Ayers D, Bertino J, Bock C, Bock A, Brody EN et al (2010) Aptamer-based multiplexed proteomic technology for biomarker discovery. PLoS One 5(12):e15004 Glorieux G, Mullen W, Duranton F, Filip S, Gayrard N, Husi H et al (2015) New insights in molecular mechanisms involved in chronic kidney disease using high-resolution plasma proteome analysis. Nephrol Dial Transpl 30(11):1842–1852 Rennert PD (2011) Novel roles for TIM-1 in immunity and infection. Immunol Lett 141(1):28–35 Meyers JH, Sabatos CA, Chakravarti S, Kuchroo VK (2005) The TIM gene family regulates autoimmune and allergic diseases. Trends Mol Med 11(8):362–369 Du P, Xiong R, Li X, Jiang J (2016) Immune regulation and antitumor effect of TIM-1. J Immunol Res 2016(10):8605134 Schiffl H, Lang SM (2012) Update on biomarkers of acute kidney injury: moving closer to clinical impact? Mol Diagn Ther 16(4):199–207 Park M, Hsu CY, Go AS, Feldman HI, Xie D, Zhang X et al (2017) Urine kidney injury biomarkers and risks of cardiovascular disease events and all-cause death: the CRIC study. Clin J Am Soc Nephrol 12(5):761–771 Foster MC, Coresh J, Bonventre JV, Sabbisetti VS, Waikar SS, Mifflin TE et al (2015) Urinary biomarkers and risk of ESRD in the atherosclerosis risk in communities study. Clin J Am Soc Nephrol 10(11):1956–1963 Bonventre JV (2014) Kidney injury molecule-1: a translational journey. Trans Am Clin Climatol Assoc 125:293–299 (discussion 9) Driver TH, Katz R, Ix JH, Magnani JW, Peralta CA, Parikh CR et al (2014) Urinary kidney injury molecule 1 (KIM-1) and interleukin 18 (IL-18) as risk markers for heart failure in older adults: the Health, Aging, and Body Composition (Health ABC) Study. Am J Kidney Dis 64(1):49–56 Tonkonogi A, Carlsson AC, Helmersson-Karlqvist J, Larsson A, Arnlov J (2016) Associations between urinary kidney injury biomarkers and cardiovascular mortality risk in elderly men with diabetes. Ups J Med Sci 121(3):174–178 Tian L, Shao X, Xie Y, Wang Q, Che X, Zhang M et al (2017) Kidney injury molecule-1 is elevated in nephropathy and mediates macrophage activation via the Mapk signalling pathway. Cell Physiol Biochem 41(2):769–783 Sabbisetti VS, Waikar SS, Antoine DJ, Smiles A, Wang C, Ravisankar A et al (2014) Blood kidney injury molecule-1 is a biomarker of acute and chronic kidney injury and predicts progression to ESRD in type I diabetes. J Am Soc Nephrol 25(10):2177–2186 Alderson HV, Ritchie JP, Pagano S, Middleton RJ, Pruijm M, Vuilleumier N et al (2016) The associations of blood kidney injury molecule-1 and neutrophil gelatinase-associated lipocalin with progression from CKD to ESRD. Clin J Am Soc Nephrol 11(12):2141–2149 Ichimura T, Bonventre JV, Bailly V, Wei H, Hession CA, Cate RL et al (1998) Kidney injury molecule-1 (KIM-1), a putative epithelial cell adhesion molecule containing a novel immunoglobulin domain, is up-regulated in renal cells after injury. J Biol Chem 273(7):4135–4142 van Timmeren MM, van den Heuvel MC, Bailly V, Bakker SJ, van Goor H, Stegeman CA (2007) Tubular kidney injury molecule-1 (KIM-1) in human renal disease. J Pathol 212(2):209–217 Paapstel K, Zilmer M, Eha J, Tootsi K, Piir A, Kals J (2016) Early biomarkers of renal damage in relation to arterial stiffness and inflammation in male coronary artery disease patients. Kidney Blood Press Res 41(4):488–497 Yang H, Young DW, Gusovsky F, Chow JC (2000) Cellular events mediated by lipopolysaccharide-stimulated toll-like receptor 4. MD-2 is required for activation of mitogen-activated protein kinases and Elk-1. J Biol Chem 275(27):20861–20866 Ravingerova T, Barancik M, Strniskova M (2003) Mitogen-activated protein kinases: a new therapeutic target in cardiac pathology. Mol Cell Biochem 247(1–2):127–138 Javadov S, Jang S, Agostini B (2014) Crosstalk between mitogen-activated protein kinases and mitochondria in cardiac diseases: therapeutic perspectives. Pharmacol Ther 144(2):202–225 Kim HS, Asmis R (2017) Mitogen-activated protein kinase phosphatase 1 (MKP-1) in macrophage biology and cardiovascular disease. A redox-regulated master controller of monocyte function and macrophage phenotype. Free Radic Biol Med 19(17):30156–30159 Sun J, Axelsson J, Machowska A, Heimburger O, Barany P, Lindholm B et al (2016) Biomarkers of cardiovascular disease and mortality risk in patients with advanced CKD. Clin J Am Soc Nephrol 11(7):1163–1172 Zhang W, He J, Zhang F, Huang C, Wu Y, Han Y et al (2013) Prognostic role of C-reactive protein and interleukin-6 in dialysis patients: a systematic review and meta-analysis. J Nephrol 26(2):243–253