소변 Uromodulin은 만성 신장 질환 환자 집단에서 말기 신장 질환과 급속한 신장 기능 저하를 독립적으로 예측합니다
Mar 06, 2022
Dominik Steubl, MDa,* et al
추상적인
말기신장질환(ESRD) 또는 단기간의 급속한 진행을 예측하는 위험인자 데이터신장 기능감소(즉, 1년 이내)만성 신장 질환(CKD)는 드물지만 치료 계획에 시급히 필요합니다. 이 연구는 CKD의 빠른 진행에 대한 요로모듈린(uUMOD)의 연관성 및 예측 가치를 설명합니다.
우리는 230명의 CKD 환자 IV기에서 uUMOD, 인구 통계학적/치료 매개변수, 추정 사구체 여과율(eGFR) 및 단백뇨를 평가했습니다. ESRD 및 eGFR의 25% 감소는 추적 기간이 끝날 때 문서화되었으며 종합 평가변수로 사용되었습니다. 대수 uUMOD와 eGFR/단백뇨 사이의 연관성은 선형 회귀 분석을 사용하여 계산되었으며 연령, 성별 및 체질량 지수를 조정했습니다. 우리는 uUMOD와 복합 종말점의 연관성을 평가하기 위해 다변수 Cox 비례 위험 회귀 분석을 수행했습니다. 따라서 환자는 사분위수로 분류되었습니다. 위의 결과에 대한 uUMOD의 예측값은 ROC(수신기 작동 특성) 곡선 분석을 사용하여 평가되었습니다.
추적관찰 기간은 57.3±18.7주, 기준 연령은 60세(18,92세), eGFR은 38(6,156)mL/분/1.73㎡였다. 47명(20.4%)의 환자가 종합 종료점에 도달했습니다. uUMOD 농도는 eGFR과 직접 연관되고 단백뇨와 역으로 연관되었습니다(b{17}}.554 및 b{19}}.429, P<.001). in="" multivariable="" cox="" regression="" analysis,="" the="" first="" 2="" quartiles="" of="" uumod="" concentrations="" had="" a="" hazard="" ratio="" (hr)="" of="" 3.589="" [95%="" confidence="" interval="" (95%="" ci)="" 1.002–12.992]="" and="" 5.409="" (95%="" ci="" 1.444–20.269),="" respectively,="" in="" comparison="" to="" patients="" of="" the="" highest="" quartile="" (≥11.45mg/ml)="" for="" the="" composite="" endpoint.="" in="" roc-analysis,="" uumod="" predicted="" the="" composite="" endpoint="" with="" good="" sensitivity="" (74.6%)="" and="" specificity="" (76.6%)="" at="" an="" optimal="" cut-off="" at="" 3.5mg/ml="" and="" area="" under="" the="" curve="" of="" 0.786="" (95%="" ci="" 0.712–0.860,=""><>
uUMOD는 ESRD/eGFR의 급속한 손실과 독립적으로 연관되었습니다. 그것은 빠른신장 기능n 거절하고 향후 치료를 위한 일정을 더 잘 잡도록 돕습니다. 약어: ACE=안지오텐신 I 전환 효소, AT1=안지오텐신 I, BMI=체질량 지수, CHD=관상동맥 심장병, CI=신뢰도 간격, CKD =만성 신장 질환, CrP=C 반응성 단백질, DBP=이완기 혈압, eGFR =추정 사구체 여과율, ESRD=말기 신장 질환, FGF {{6} } 섬유아세포 성장 인자, HR=위험 비율, MTP=미세역가 플레이트, NGAL=호중구-젤라티나제-관련-리포칼린, OCO=최적 컷오프, PAD { {15}} 말초 동맥 질환, ROC=수용체 작동 특성, SBP=수축기 혈압, SPO=Steptavidin-Polyperoxidase, UD=기저 질환, UTI=요로 감염, uUMOD=요로 모듈린.
키워드바이오마커, CKD, 쇠퇴, eGFR, ESRD, 예측인자, Tamm–Horsfall 단백질, uromodulin
1. 소개
만성 신장 질환(CKD)는 서구 국가의 주요 의료 부담 중 하나입니다. CKD와 관련된 의료 비용은 높으며 말기 신장 질환(ESRD)에 도달하면 추가로 증가합니다. 또한 이환율과 사망률은 주로 심혈관 합병증으로 인해 상당히 증가합니다.[4] 따라서 CKD 환자를 조기에 진단하고 CKD 진행이 빠른 환자를 식별하여 잠재적으로 개입하거나 신장 대체 요법을 준비하는 것이 중요합니다.[5-7] 바이오마커는 CKD 환자를 조기에 식별하고 급속한 CKD 진행의 위험이 있는 사람들.[8,9] ESRD 또는 추정 사구체 여과율(eGFR) 감소 및 장기간의 사망 예측을 위한 다양한 매개변수
term (>3년의 추적 관찰)이 평가되었습니다.[10-16] 그러나신장 기능 decline in the short term are needed in order to take measures such as hemodialysis access. Recently, urinary uromodulin (uUMOD) has been identified as a valuable parameter for the prediction of ESRD and progression of CKD in a large cohort over a period >9 and >각각 3년.[17,18]
이 연구에서 우리는 uUMOD가 추적 관찰 1년 이내에 CKD 환자에서 eGFR 및 ESRD의 빠른 손실과 관련이 있는지 여부를 평가했습니다.
2. 환자 및 방법
The final cohort consisted of 230 patients at stages I-V of CKD who presented to the outpatient clinic of a tertiary care university hospital. The study was approved by the local ethics committee of Klinikum Rechts der Isar, Technische Universität, Munich, Germany, and adheres to the declaration of Helsinki. All patients enrolled in this study gave their informed consent. The only inclusion criteria followed the definitions for CKD according to the last KDIGO guidelines[19]: "CKD is defined as abnormalities of kidney structure or function, present for >3개월, 건강에 대한 영향" 따라서 eGFR 중 하나가 CKD의 진단을 확립했습니다.<60ml in="" and/or="" apparent="" signs="">신장 손상3개월 동안 존재했다. 명백한 징후로신장 손상, we considered proteinuria with a cut-off >150mg/g 크레아티닌 on spot 소변 표본 및/또는 조직학적으로 입증됨신장병및/또는 영상 기술(초음파, 컴퓨터 단층 촬영, 자기 공명 영상 또는 핵 영상)에서 감지된 이상. eGFR의 계산은 혈청 크레아티닌과 시스타틴 C 농도(CKD-EPIcrea-cystatin)를 기반으로 했습니다.[20] 제외 기준은 연령<18 years,="" psychiatric="" comorbidities="" that="" would="" not="" allow="" written="" informed="" consent,="" and="" lack="" of="" serum/urine="" sample="" at="" the="" time="" of="" potential="" enrollment.="" furthermore,="" patients="" with="" symptomatic="" or="" asymptomatic="" urinary="" tract="" infection="" (uti),="" defined="" as="" detection="" of="" leucocytes="" and/or="" bacteria="" in="" the="" urinary="" sediment="" at="" the="" time="" of="" enrollment,="" were="" excluded,="" as="" it="" is="" unclear="" how="" acute="" uti="" affects="" uumod="" secretion.="" the="" following="" parameters="" were="" assessed,="" as="" they="" were="" shown="" to="" be="" relevant="" markers="" for="" ckd="" progression[21–24]:="" egfr,="" systolic="" blood="" pressure="" (sbp),="" diastolic="" blood="" pressure="" (dbp),="" spot="" proteinuria="" (calculated="" as="" mg/g="" urine="" creatinine),="" and="" c-reactive="" protein="" (crp).="" we="" compiled="" the="" following="" demographic="" variables:="" age,="" gender,="" body="" mass="" index="" (bmi),="" accompanying="" coronary="" heart="" disease="" (chd),="" peripheral="" artery="" disease="" (pad),="" and="" concomitant="" diabetes="" mellitus="" (data="" were="" obtained="" from="" electronic="" chart="" review).="" prevalence="" of="" chd="" and="" pad="" was="" recorded="" according="" to="" the="" last="" medical="" report,="" concomitant="" diabetes="" in="" view="" of="" the="" antidiabetic="" medication="" and/or="" hba1c="" levels="" above="" the="" cut-off="" of="" 5.9%.="" all="" laboratory="" measurements,="" except="" uumod,="" had="" been="" performed="" on="" the="" day="" of="" enrollment.="" medications="" with="" a="" renoprotective="" effect="" were="" recorded,="" including="" angiotensin-converting="" enzyme="" (ace)-inhibitors/at1-antagonists,="" aldosterone="" antagonists,="" bicarbonate,="" erythropoietin,="" uric="" acid="" lowering="" agents,="" active="" vitamin="" d,="" and="" phosphate="" binding="">
1차 결과는 추적 조사 1년 이내에 복합 평가변수로서 ESRD에 도달하거나 eGFR이 25% 감소하는 것이었습니다(차트 검토를 통해 확인). 우리는 낮은 eGFR 감소가 신장 결과를 예측할 수 있음을 입증한 최근 연구에 따라 25% 컷오프를 선택했습니다.[25,26] 마지막 환자가 연구에 포함된 후 12개월이 경과했습니다.
환자의 인구 통계, 약물 및 예측 매개 변수는 표 1에 나와 있습니다.
2.1. 요로모듈린 측정
모든 소변 샘플은 측정을 수행하기 전에 -80도에서 보관되었습니다. 요로 모듈린 측정은 상업적으로 이용 가능한 분석법(Euroimmun AG, Lübeck, Germany)을 사용하여 수행되었습니다. 제조업체에서 제공한 혈장 시료용 ELISA의 짧은 성능 특성은 다음과 같습니다. 혈장 시료의 검출 한계 2ng/mL; 평균 선형성 회복 97%(59-397ng/mL에서 83-107%); 분석 내 정밀도 1.8–3.2%(30–214ng/mL에서), 분석 간 정밀도
6.6–7.8%(35–228ng/mL에서) 및 로트 간 정밀도 7.2–10.1%(37–227ng/mL에서). 소변 샘플은 희석 완충액을 사용하여 1:101로 희석되었습니다. 100 마이크로리터의 교정기, 대조군 또는 희석된 샘플을 미세역가 플레이트(MTP)의 코팅된 웰에 피펫으로 옮겼습니다. 이어서, 100mL의 비오틴화된 검출 항체(최종 농도 50ng/mL)를 첨가하였다. MTP를 호일로 덮고 회전식 진탕기에서 분당 450회전(rpm) 및 실온에서 2시간 동안 인큐베이션했습니다. 2시간 후, MTP를 300mL 세척 완충액으로 3회 세척한 후, 웰을 가볍게 두드려주었다. 100 마이크로리터의 Steptavidin-Polyperoxidase(SPO, 최종 농도 67ng/mL)를 각 웰에 피펫팅한 다음 450rpm에서 30분 동안 또 다른 인큐베이션을 수행했습니다. 이어서, SPO를 침지시키고 MTP를 세척 완충액 300mL로 3회 세척하였다. 결과적으로, 기질 용액(SPO에 대한 기질로서 크로모겐 테트라메틸벤지딘 및 과산화수소를 함유함) 100mL를 각 웰에 피펫팅하였다. MTP를 실온에서 15분 동안 암실에서 인큐베이션하였다. 정지용액 100mL를 첨가하여 반응을 종결시켰다. 이로 인해 파란색에서 노란색으로 색상이 변경됩니다. 마지막으로 광도계를 이용하여 450nm의 파장과 620nm의 기준파장에서 기질 용액을 측정하였다. 데이터 분석은 프로그램 Magellan(Tecan Group Ltd., Männedorf, Switzerland)을 사용하여 수행되었습니다.
2.2. 통계
편향된 분포로 인해 데이터는 최소값과 최대값이 있는 중앙값으로 표시됩니다. 범주형 변수는 절대 숫자와 백분율로 보고됩니다. 연령, 성별, 체질량지수(BMI)에 대해 조정된 선형 회귀 모델링을 사용하여 uUMOD, eGFR 및 단백뇨의 상관관계를 평가했습니다. 모델에 더 잘 맞도록 uUMOD, eGFR 혈청 농도 및 단백뇨를 로그 변환했습니다. 그 후, 추가 분석을 위해 코호트를 uUMOD 농도에 따라 사분위수로 나누었습니다. 사분위수 간의 인구통계학적 데이터, 약물 및 실험실 매개변수의 비교를 위해 범주형 변수에 대한 정확한 Fisher 테스트와 연속 변수에 대한 Kruskal-Wallis 테스트가 사용되었습니다. 단일 변수 Cox 회귀 분석은 복합 종말점이 종속 변수이고 예측 변수가 독립 변수인 각 변수에 대해 계산되었습니다. 추가 작업을 위해 단계적 접근 방식을 선택했습니다. 즉, 단변량 분석(P<.05) were="" included="" in="" the="" multivariable="" analysis="" using="" forward="" inclusion.="" uumod="" was="" further="" evaluated="" in="" a="" receiver-operating="" curve="" (roc)-analysis="" to="" assess="" the="" cut-off="" point="" (oco)="" with="" optimal="" sensitivity="" and="" specificity="" to="" predict="" the="" composite="" endpoint.="" kaplan–meier="" analysis="" was="" performed="" to="" illustrate="" the="" association="" between="" uumod="" and="" the="" composite="">
보고된 모든 P 값은 2-유의 수준이 .05이며 여러 테스트를 위해 조정되지 않았습니다. 통계 분석을 위해 SPSS 23(IBM, Armonk, NY)을 사용했습니다.
3. 결과
3.1. 환자의 인구 통계
355명의 환자가 처음에 연구에 포함되었습니다. 추적관찰 당시 75명(24.6%)의 환자가 추적관찰에 실패하였다. 환자는 최종 분석에 포함된 나머지 230명의 환자와 크게 다르지 않았습니다(Suppl. Table 1 vs Table 1, http://links.lww.com/MD/D7). 포함된 피험자의 평균 연령은 60세(최소 18세, 최대 92세)였으며 152명(66%)이 남성이었다. 사구체신염은 230명의 환자 중 87명(37.8%, 표 2)으로 가장 흔한 기저 질환(UD)이었습니다. 48명(20.9%)의 환자가 당뇨병을 앓고 있었고, 이는 17명(7.4%)의 환자에서 CKD의 원인이었습니다(표 2). 31명(13.5%)의 환자에서 동맥 고혈압이 CKD의 근본 원인이었습니다(표 2). 각 CKD 병기 내 환자 수는 1기 22명(9.6%), 2기 39명(14.4%), 3기 82명(35.7%), 4기 56명(20.7%), 4기 31명(11.5%)이었다. V.
참가자의 자세한 기준선 특성은 표 1에 나와 있습니다. UD의 분류는 표 2에 보고되어 있습니다.
47명(20.4%)의 환자가 복합 평가변수에 도달했으며, 이 중 33명의 환자가 ESRD에 도달했으며 14명의 환자는 eGFR이 최소 25% 감소했지만 ESRD는 감소하지 않았습니다(표 1). ESRD에 도달한 환자 중 2명은 CKD III기, 12CKD IV 및 19CKD V였습니다. eGFR이 25% 이상 감소했지만 ESRD는 감소하지 않은 환자 중 환자는 CKD의 모든 단계에 널리 분포되었습니다. 2명의 환자 I기, II기 3명, III기 3명, IV기 5명, V기 1명입니다.
복합 평가변수는 1사분위수(uUMOD 2.6mg/mL)의 27명(끝점에 도달한 모든 환자의 57.4%), 2사분위수(uUMOD 2.6–4.75mg/mL)의 14명(29.8%), 3명(6.4%)이 도달했습니다. 퍼센트 ) 사분위수 3(4.75–11.45mg/mL) 및 사분위수 3(6.4% )(uUMOD 11.45mg/mL 이상, 표 1).
다변수 선형 회귀 분석에서 (log) uUMOD와 (log) eGFR은 유의한 양의 연관성을 나타냈습니다(b=0.554, P<.001, fig.="" 1).="" the="" association="" between="" (log)="" uumod="" and="" (log)="" proteinuria="" was="" at="" a="" similar,="" but="" inverse="" level="" (b="-0.429,"><.001, fig.="">
3.2. uUMOD 사분위수 간의 차이에 대한 일변량 분석
인구통계학적 매개변수는 사분위수 간에 크게 다르지 않았습니다(표 1). uUMOD 농도가 가장 낮은 사분위수는 eGFR이 가장 낮았고 단백뇨 정도가 가장 높았습니다(P<.001), the="" latter="" decreasing="" to="" the="" quartile="" with="" the="" highest="" uumod="" concentrations="" (table="" 1).="" crp="" was="" not="" different="" between="" the="" groups.="" the="" quartile="" with="" the="" lowest="" uumod="" concentrations="" had="" a="" significantly="" higher="" proportion="" of="" bicarbonate="" (p=".005)," active="" vitamin="" d,="" and="" phosphate="" binding="" medication=""><.001, table="" 1).="" ace-inhibitors/arbs,="" erythropoiesis-stimulating,="" and="" uric="" acid="" lowering="" agent="" prescription="" were="" not="" statistically="" different="" within="" the="" quartiles="" (table="">
3.3. 단변수 및 다변수 Cox 비례 위험 회귀 분석
단변수 Cox 회귀 분석에서 하위 2사분위수(2.6 및 2.7–4.75mg/mL)의 uUMOD 농도는 HR 6.362(95% CI 1.906–21.234) 및 4.6{{35} 0 (95% CI 1.320–16.031) uUMOD 농도가 가장 높은 환자의 참조 사분위수와 비교하여 복합 종말점에 도달합니다(표 3). 또한 수축기 혈압(mmHg당 HR 1.017 이상, 95% CI 1.002–1.032), eGFR(HR 0.976/mL/min/1.73m2 이상, 95% CI 0.960–0.992), 단백뇨(크레아티닌 1.0018당 HR 1.0018 이상) , 95% CI 1.011-1.025), CRP(HR 1.172/mg/dL 이상, 95% CI 1.040-1.320), 경구 활성 비타민 D(HR 2.523, 95% CI 1.279-4.977) 및 인산염 결합제 사용 HR 4.092, 95% CI 2.253–7.432)는 단변량 분석의 종료점과 연관되었습니다(표 3). 다변수 Cox 회귀 분석에서 이러한 변수를 조정한 후에도 가장 낮은 2개의 사분위수는 여전히 복합 종말점과 독립적으로 연관되어 있었습니다. 가장 낮은 uUMOD 농도를 가진 그룹은 3.589(95% CI 1.002–12.992)의 HR을 보였고 두 번째로 낮은 사분위수는 HR도 더 높았습니다(HR 5.409, 95% CI 1.444–20.269). 마찬가지로 Kaplan-Meier 곡선 분석에서 하위 2개 사분위수의 환자는 복합 종말점에 도달할 위험이 유의하게 더 높았습니다(로그 순위 검정 P<.001, fig.="" 2).="" finally,="" in="" multivariable="" analysis,="" we="" did="" not="" detect="" any="" significant="" interactions="" between="" uumod="" quartiles="" and="" egfr/proteinuria="" (suppl.="" table="">
3.4. ROC 분석
ROC 분석에서 uUMOD [곡선 아래 면적(AUC) 0.786, 95% CI 0.712–0.860, P<.001, fig.="" 3]="" discriminated="" the="" endpoint="" with="" a="" sensitivity="" of="" 74.6%="" and="" specificity="" 76.6%="" at="" an="" oco="" of="" 3.5mg/ml.="" figure="" 1.="" multivariable="" linear="" regression="" analysis="" to="" evaluate="" the="" association="" between="" logarithmic="" (log)="" urinary="" uromodulin="" and="" (a)="" (log)="" estimated="" glomerular="" filtration="" rate="" (egfr),="" (b)="" (log)="" proteinuria;="" analysis="" adjusted="" for="" age,="" gender,="" and="" body="" mass="" index.="" steubl="" et="" al.="" medicine="" (2019)="" 98:21="">
4. 토론
CKD 환자를 치료하는 데 필요한 조치를 취하기 위해(예: 신대체 요법을 위해 환자를 준비하기 위해),신장 기능 are needed, but data on this topic are very rare. uUMOD has been shown to predict the development of CKD over a period of >9년.[18] 우리가 아는 한, 우리는 uUMOD가 ESRD로의 급속한 진행 및/또는신장 기능1년 이내.
uUMOD는 CKD에서 병원성 역할을 하는 것으로 논의됩니다.[27] uUMOD는 이전에 eGFR과 적당히 상관관계가 있었습니다.[18,28] 우리는 코호트에서 대수 uUMOD와 eGFR 사이의 중간 정도의 연관성을 감지했습니다. 이것은 uUMOD가 잠재적으로 사구체 기능과 독립적으로 세뇨관 덩어리를 나타낼 수 있음을 시사합니다. 요로 모듈린 배설이 세뇨관 덩어리와 상관관계가 있는 것으로 나타났기 때문입니다.[29] 또한, 순환 UMOD가 uUMOD보다 eGFR과 명목상 더 강한 상관관계가 있는 것으로 나타났기 때문에 UMOD의 소변으로의 관강 분비는 정점 방출과 다르게 조절되는 것으로 보입니다.[30] 이 외에도 관상 덩어리는 전체의 보존에 중요한 것으로 보입니다.신장 기능, 우리가 eGFR과 독립적으로 uUMOD에 의해 신장 기능의 손실이 예측되었음을 감지했기 때문입니다. uUMOD의 예측 값이 병태생리학적 메커니즘을 기반으로 하는지 아니면 단순히 관상 덩어리의 반영에 의한 것인지에 대한 질문은 이 기사의 범위를 벗어납니다.
다른 비뇨기 마커는 소실에 대한 예측값과 관련하여 평가되었습니다.신장 기능. 요중 호중구 젤라티나제 관련 리포칼린(NGAL) 농도와 요중 크레아티닌 농도는 CKD 3기 및 4기에 있는 158명의 환자 코호트에서 신기능 및 ESRD의 급속한 손실과 관련이 있었습니다.[31] 그러나
larger study on >3000명의 환자는 조정을 위해 CKD 환자의 단백뇨와 같은 알려진 매개변수에 추가할 때 예측인자로서 소변 NGAL 농도의 실질적인 이점을 나타내지 않았습니다.[16] 이 맥락에서 소변 시스타틴 C는 광범위하게 연구되지 않았습니다. 한국 연구에서는 정상알부민뇨 당뇨병 환자에서만 그 가치가 입증되었습니다.[32] 요로 신장 손상 분자 1(KIM-1)도 CKD 진행을 예측하기 위해 평가되었습니다.[33–35] Bhavsar et al[33] 및 Nielsen et al[35]은 KIM을 사용하여 이점을 입증할 수 없었습니다{{9} } 위험 계층화. 마찬가지로 예측 변수인 KIM{10}}의 값도 Peralta 등[34]의 연구에서 다소 제한적이며, 상위 10분위와 하위 90% 환자를 비교할 때만 유의미한 차이를 보였습니다. 또 다른 문제는 요 중 KIM{13}}이 약물 및 나트륨 제한의 영향을 크게 받는다는 것입니다.[36] KIM{15}}은 급성 세뇨관 손상(예: 장기간의 허혈)에 대한 마커로 제안되기 때문에 KIM{16}}은 급성 신부전의 경우에 오히려 유용한 것으로 보입니다.[37,38]
최근 연구는 CKD 진행의 위험을 예측하기 위한 요단백체 분석 접근법에 초점을 맞췄습니다.[39] 이것이 동적 분석에서 신장 세포 활동, 상호 작용 및 신장 조직의 손실의 변경을 식별하는 유망한 방법으로 보이지만 현재 우리는 이 방법이 매우 높은 비용으로 인해 임상 실습에서 멀리 떨어져 있다고 생각합니다. 또한 더 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다.
Wilson 등[40]은 무지방 질량을 위해 조정된 요중 크레아티닌으로 CKD 환자의 ESRD 위험을 추정하는 간단한 접근 방식을 제안했습니다. 요중 크레아티닌의 중요한 예측값이 나타났지만, 이 연구는 수반되는 약리학적 치료와 같이 관련성이 있다고 가정하는 매개변수에 대해 조정되지 않았습니다. Di Micco 등[41]은 또한 낮은 요중 크레아티닌 농도가 CKD의 3~5단계에서 ESRD를 예측한다고 제안했습니다. 그러나 다변수 분석에서는 소변 크레아티닌 농도가 20mg/dL 감소할 때마다 위험이 2% 증가하는 매우 중간 정도의 관계가 나타났습니다. 게다가, 요중 크레아티닌 농도의 유의한 차이는 CKD 5기 환자에서 관찰되지 않아 이 중요한 하위 집단 내에서 위험 평가를 위한 도구로 요중 크레아티닌 사용을 방해했습니다. eGFR과 알부민뇨는 20명 이상의 환자를 대상으로 한 대규모 메타 분석에서 평가되었습니다.[42] 두 매개변수 모두 ESRD를 예측했지만 eGFR에 관한 이질성은 연구 간에 상당히 컸습니다. 데이터에서 알 수 있듯이 eGFR은 장기간에 걸친 위험 계층화에 대해서만 가치가 있을 수 있습니다. 단백뇨/알부민뇨는 실제로 임상 측정의 영향을 받을 수 있는 유용한 매개변수이지만 Astor 등[42]의 연구에서는 3.04의 HR에 도달하기 위해 단백뇨의 8-배 상승이 필요했습니다. 우리 연구에서 uUMOD의 범위가 더 작았으므로 uUMOD가 더 유망할 수 있으며 더 미묘한 차이가 위험의 변화를 나타낼 수도 있습니다.
우리 연구에는 한계가 있습니다. 단기 결과만 분석했기 때문에 uUMOD의 장기적 관련성에 대한 데이터를 제공할 수 없습니다. 그러나 이것은 이미 Garimella et al.[18]에 의해 입증되었습니다. 또한, 우리는 주로 백인 환자를 포함했기 때문에 데이터를 일반화할 수 없습니다. 또한 포함된 환자의 불균형적으로 많은 비율이 전체 CKD 인구를 완전히 대표하지 않는 UD로서 사구체신염을 가졌습니다. 또한 포함된 환자의 30% 이상이 CKD 병기 IV-V에 있었고 결과를 초기 CKD 병기로 일반화하는 데 제한이 있었습니다. 데이터는 단일 센터에서 평가되었으므로 지역적 특성이 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 측정을 수행하기 전에 샘플을 -80도에서 보관했습니다.
결론적으로, uUMOD는 CKD 환자에서 급속한 질병 진행의 위험 계층화를 위한 유망한 독립적인 바이오마커인 것으로 보입니다.
감사의 말
우수한 물류 지원에 대해 Dr. Anna-Lena Hasenau, MD에게 감사드립니다.
From:'요로모듈린은 말기신질환을 독립적으로 예측하고 빠른신장 기능집단의 감소만성 신장 질환환자의
----Steubl et al. 의학(2019) 98:21 의학 DOI 10.1097/md.0000000000015808
참고문헌
[1] Eriksson JK, Neovius M, Jacobson SH, et al. 만성 신장 질환 및 신장 대체 요법의 의료 비용: 스웨덴의 인구 기반 코호트 연구. BMJ 오픈 2016;6:e012062.
[2] Wyld ML, Lee CM, Zhuo X, et al. 정부와 사회에 대한 비용만성 신장 질환단계 1-5: 국가 코호트 연구. 인턴 메드 J 2015;45:741–7.
[3] Kent S, Schlackow I, Lozano-Kuhne J, et al. 의 영향은 무엇입니까만성 신장 질환중등도에서 중증의 신장 질환에서 연간 병원 치료 비용에 대한 병기 및 심혈관 질환은? BMC 네프롤 2015;16:65.
[4] Neovius M, Jacobson SH, Eriksson JK, et al. 만성 신장 질환 및 신장 대체 요법의 사망률: 인구 기반 코호트 연구. BMJ 오픈 2014;4:e004251.
[5] Black C, Sharma P, Scotland G, et al. 신장 질환의 표지자가 있는 사람들의 관리를 위한 조기 의뢰 전략: 임상 효과, 비용 효과 및 경제적 분석의 증거에 대한 체계적인 검토. 건강 기술 평가 2010;14:1–84.
[6] Perico N, Remuzzi G. 소외 계층의 만성 신장 질환 예방 프로그램의 필요성. Clin Nephrol 2015;83(7 suppl 1):42–8.
[7] 국가 임상 지침 C. 국립 보건 의료 우수 연구소: 임상 지침. 만성 신장 질환(부분 업데이트): 1차 및 2차 진료에서 성인의 만성 신장 질환의 조기 식별 및 관리. 런던: National Institute for Health and Care Excellence.(영국). S Copyright (c) National Clinical Guideline Center 2014; 2014.
[8] Nickolas TL, Barasch J, Devarajan P. 급성 및 만성 신장 질환의 바이오마커. Curr Opin Nephrol Hypertens 2008;17:127–32.
[9] Rysz J, Gluba-Brzozka A, Franczyk B, et al. 진단의 새로운 바이오마커만성 신장 질환그리고 그 결과에 대한 예측. Int J Mol Sci 2017;18:pii: E1702.
[10] Sim JJ, Bhandari SK, Smith N, et al. 신기능이 정상인 피험자의 인과 신부전 위험. Am J Med 2013;126:311–8.
[11] Kestenbaum B, Sampson JN, Rudser KD, et al. 만성 신장 질환이 있는 사람들의 혈청 인산염 수치와 사망률. J Am Soc Nephrol 2005;16:520–8.
[12] Rahman M, Yang W, Akkina S, et al. CKD의 진행과 혈청 지질 및 지단백질의 관계: CRIC 연구. Clin J Am Soc Nephrol 2014;9:1190–8.
[13] Portoles J, Gorriz JL, Rubio E, et al. 빈혈의 발병은 NKF/KDOQI 3기 만성 신장 질환의 불량한 예후와 관련이 있습니다. BMC 네프롤 2013;14:2.
[14] Nacak H, van Diepen M, de Goeij MC, et al. 요산: 투석 전 환자에서 신기능 저하 속도 및 투석 시작까지의 시간과의 연관성. BMC 네프롤 2014;15:91.
[15] Agarwal R, Duffin KL, Laska DA, et al. 당뇨병성 만성 신장 질환의 진행을 예측하기 위한 여러 단백질 바이오마커에 대한 전향적 연구. Nephrol 다이얼 이식 2014;29:2293–302.
[16] Liu KD, Yang W, Anderson AH, et al. 소변 호중구 젤라티나제 관련 리포칼린 수준은 진행성 위험 예측을 개선하지 않습니다만성 신장 질환. 신장 Int 2013;83:909–14.
[17] Zhou J, Chen Y, Liu Y, et al. 요로모듈린 배설은 IgA 신병증으로 인한 만성 신장 질환의 진행을 예측합니다. 플로스원 2013;8:e71023.
[18] Garimella PS, Biggs ML, Katz R, et al. 요로모듈린,신장 기능, 그리고 노인의 심혈관 질환. 신장 Int 2015;88:1126–34.
[19] 신장병: 글로벌 성과 개선(KDIGO) CKD 작업 그룹. KDIGO 2012 만성신장질환 평가 및 관리를 위한 임상진료지침서. 신장 Int 공급 2013;3:1–50.
[20] Inker LA, Schmid CH, Tighiouart H, et al. 혈청 크레아티닌 및 시스타틴으로부터 사구체 여과율 추정 C. N Engl J Med 2012;367:20–9.
[21] Maple-Brown LJ, Hughes JT, Ritte R, et al. 토착 호주인의 신장 질환 진행: eGFR 추적 연구. Clin J Am Soc Nephrol 2016, 11:993–1004.
[22] Sood MM, Akbari A, Manuel DG, et al. 말기 만성 신장 질환의 종단 혈압 및 말기 신장 질환 또는 사망 위험(만성 신장 질환 연구에서 최고 혈압). 고혈압 2017;70:1210–8.
[23] Mc Causland FR, Claggett B, Burdmann EA, et al. C-반응성 단백질 및 ESRD의 위험: Aranesp Therapy(TREAT)를 사용한 심혈관 사건 감소 시험의 결과. Am J 신장 질환 2016;68:873–81.
[24] Inaguma D, Imai E, Takeuchi A, et al. 일본 환자의 CKD 진행 위험 요인: 연구 결과만성 신장 질환일본 코호트(CKD-JAC) 연구. Clin Exp Nephrol 2017;21:446–56.
[25] Coresh J, Turin TC, Matsushita K, et al. 추정된 사구체 여과율의 감소 및 말기 신장 질환 및 사망의 후속 위험. JAMA 2014;311:2518–31.
[26] Chang WX, Asakawa S, Toyoki D, et al. 말기 신장 질환의 예측 변수 및 후속 위험: 2년 동안 추정된 GFR에서 30% 감소의 유용성. 플로스원 2015;10:e0132927.
[27] Mao S, Zhang A, Huang S. uromodulin의 신호 전달 경로와 신장 질환에서의 역할. J Recep Signal Trans Res 2014;34:440–4.
[28] Garimella PS, Katz R, Ix JH, et al. 신장 기능 저하 및 사망률과 요로 모듈린의 연관성: 건강 ABC 연구. Clin Nephrol 2017;87:278–86.
[29] Pivin E, Ponte B, de Seigneux S, et al. Uromodulin 및 네프론 덩어리. Clin J Am Soc Nephrol 2018, 13:1556–7.
[30] Steubl D, Block M, Herbst V, et al. 혈장 uromodulin은 신장 기능과 상관 관계가 있으며 초기 단계를 식별합니다.만성 신장 질환환자. 의학(볼티모어) 2016;95:e3011.
[31] Smith ER, Lee D, Cai MM, et al. 요중 호중구 젤라티나제 관련 리포칼린은 비단백뇨 3기 및 4기 만성 신장 질환(CKD) 환자의 신장 쇠퇴 예측에 도움이 될 수 있습니다. Nephrol 다이얼 이식 2013;28:1569–79.
[32] Kim SS, Song SH, Kim IJ, et al. 소변 시스타틴 C와 세뇨관 단백뇨는 당뇨병성 신병증의 진행을 예측합니다. 당뇨병 관리 2013;36:656–61.
[33] Bhavsar NA, Kottgen A, Coresh J, et al. 호중구 젤라티나제 관련 리포칼린(NGAL) 및 신장 손상 분자 1(KIM-1)이 사건 CKD 3단계의 예측인자: 지역사회의 동맥경화 위험(ARIC) 연구. Am J Kidney Dis 2012;60:233–40.
[34] Peralta CA, Katz R, Bonventre JV, et al. 동맥경화증에 대한 다민족 연구(MESA)에서 신장 기능 저하와 신장 손상 분자 1(KIM{2}}) 및 호중구 젤라티나제 관련 리포칼린(NGAL)의 소변 수준의 연관성. Am J 신장 질환 2012;60:904–11.
[35] Nielsen SE, Andersen S, Zdunek D, et al. 세뇨관 표지자는 현성 신병증이 있는 제1형 당뇨병 환자에서 사구체 여과율의 감소를 예측하지 못합니다. 신장 Int 2011;79:1113–8.
[36] Waanders F, Vaidya VS, van Goor H, et al. 레닌-안지오텐신-알도스테론 시스템 억제, 식이 나트륨 제한 및/또는 이뇨제가 비당뇨병성 단백뇨 신장 질환에서 요로 신장 손상 분자 1 배설에 미치는 영향: 무작위 대조 시험의 사후 분석. Am J Kidney Dis 2009;53:16–25.
[37] Tekce BK, Uyeturk U, Tekce H, et al. 신장 손상 분자{1}}가 초기 단계에서 시스플라틴 유발 신장 손상을 예측합니까? Ann Clin Biochem 2015;52:88–94.
[38] Ho J, Tangri N, Komenda P, et al. 성인의 심장 수술과 관련된 급성 신장 손상을 예측하기 위한 소변, 혈장 및 혈청 바이오마커의 유용성: 메타 분석. Am J 신장 질환 2015; 66:993–1005.
[39] Schanstra JP, Zurbig P, Alkhalaf A, et al. 요로 펩티드 평가에 의한 CKD 진행의 진단 및 예측. J Am Soc Nephrol 2015;26:1999–2010.
[40] Wilson FP, Xie D, Anderson AH 등. 요중 크레아티닌 배설, 생체 전기 임피던스 분석 및 CKD 환자의 임상 결과: CRIC 연구. Clin J Am Soc Nephrol 2014;9:2095–103.
[41] Di Micco L, Quinn RR, Ronksley PE, et al. CKD의 소변 크레아티닌 배설 및 임상 결과. Clin J Am Soc Nephrol 2013;8: 1877–83.
[42] Astor BC, Matsushita K, Gansevoort RT, et al. 낮은 추정 사구체 여과율과 높은 알부민뇨는 사망률 및 말기 신장 질환과 관련이 있습니다. 신장 질환 인구 집단의 공동 메타 분석. 신장 Int 2011;79:1331–40.
