CN107667294B - 用于预测慢性肾病发生风险的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及适合于利用脑啡肽原或其片段作为生物标志物预测慢性肾病(CKD)风险的工具和方法。本发明的风险预测方法旨在用于健康对象和患有疾病例如高血压、心血管疾病和事件、糖尿病、代谢综合征、肥胖症或自身免疫疾病的对象。本发明的主题还在于预测健康和患病个体中肾功能或功能不全的恶化或改善的方法。

Description

用于预测慢性肾病发生风险的方法
描述
本发明涉及肾病领域，特别是利用脑啡肽原(PENK)作为生物标志物，在健康或表观健康的对象(例如非糖尿病对象、没有心血管疾病的对象等)中或在患有疾病例如高血压、自身免疫疾病、代谢综合征、糖尿病和/或心血管疾病的对象中预测发生慢性肾病(CKD)的风险、或肾功能恶化的风险的方法，其中后一类对象未患CKD，脑啡肽原的水平在本文描述的方法中测量。
由于估计全世界的发病率在8-16％之间并且预期发展中国家的发生率会不成比例地增长，CKD正成为日益增长的公众健康问题。通常CKD通过测量肾小球滤过率(GFR)和蛋白尿来鉴定和分级。CKD的病因学复杂并且认为高血压、糖尿病和代谢综合征参与病理生理学。肾功能由于它在循环中的作用，对血液动力学、血管、炎性和代谢性疾病有影响，因此肾功能降低与心血管事件、住院和死亡的风险增加有关。因此，筛查和早期检测肾功能降低是重要的，因此推荐筛查某些风险群体，例如有家族易患倾向的对象以及有糖尿病、高血压、心血管疾病、自身免疫疾病的患者和有肾道器质性疾病的人。常用的肾功能标志物是肌酐和胱抑素(cystatin)C。然而，当涉及到鉴定高CKD风险的对象时，血清肌酐和估算的GFR(eGFR)相当不灵敏。因此，对鉴定新的和更灵敏的生物标志物有需要。
在1975年，脑啡肽是第一个被发现的内源性阿片样物质。它们由8号染色体上的PENK基因编码，并且与其他神经肽相似，活性脑啡肽的生物合成涉及几个步骤，包括前体前蛋白脑啡肽原(PENK)的蛋白水解切割，通过所述蛋白水解切割来加工四个拷贝的甲硫氨酸-脑啡肽以及各一个拷贝的亮氨酸-脑啡肽、六肽和八肽。所述前体PENK在整个人体的神经元以及非神经元细胞中产生。虽然在几乎40年以前就已经发现了脑啡肽，但它们的作用还没有完全了解。在两个较早的观察研究中，脑啡肽与肾功能有关。近来，观察到PENK的血浆水平与降低的eGFR和急性心肌梗塞之后的预后有关。
以前显示，检测脑啡肽原可以帮助(a)诊断或监测对象的肾功能，或(b)诊断对象的肾功能不全，或(c)预测或监测患病对象中的不良事件的风险，其中所述不良事件选自肾功能不全(包括肾衰竭、肾功能丧失和终末期肾病)的恶化或由肾功能不全(包括肾衰竭、肾功能丧失和终末期肾病)引起的死亡，或(d)预测或监测治疗或干预的成功。然而，在健康、表观健康的对象、或患有例如代谢综合征、心血管疾病、自身免疫疾病、高血压、糖尿病的患者、或发展出后者病状的风险增加但未患肾病、特别是未患CKD的对象中发展出慢性肾病的风险预测中，脑啡肽原充当生物标志物是未知的。
当测定某些功能和结构参数时，慢性肾病(CKD)可以与急性肾损伤(AKI)和急性肾病(AKD)区分开。而CKD特征在于GFR<60ml/min/1.73m2持续>3个月，并且肾损伤>3个月(Kidney International Supplements，2013；第3卷：19-62)，在AKI中，不需要器质性标准，而是发现血清肌酐(SCr)在7天内增加50％，或增加0.3mg/dl(26.5μmol/l)，或少尿。CKD的其他标准(以下任何一项存在>3个月)是肾损伤的标志物，例如蛋白尿作为肾小球通透性增加的标志物(白蛋白排泄率[AER]>30mg/24h；白蛋白与肌酐比率[ACR]>30mg/mmol)；尿沉淀异常(例如在肾小球基底膜(GBM)病中红细胞(RBC)形态正常(红血球大小不等)的孤立性不可见(镜下)血尿，增生性肾小球肾炎中的RBC管型、肾盂肾炎或间质性肾炎中的WBS管型，伴蛋白尿的疾病中的卵圆脂肪体或脂肪管型)；由于小管病引起的电解质和其他异常；通过组织学检测到的或推断的异常(例如肾小球疾病例如糖尿病、自身免疫疾病、药物、肿瘤形成，血管病例如动脉粥样硬化、高血压、缺血、脉管炎、血栓性微血管病，小管间质性疾病例如感染、结石、阻塞、药物毒性以及囊性和先天性疾病)；通过成像(超声、计算机断层扫描和伴或不伴同位素扫描、血管造影的磁共振)检测到的结构异常例如多囊肾、肾发育不良、由于阻塞引起的肾盂积水、由于梗塞引起的皮质瘢痕形成、肾盂肾炎或伴有膀胱输尿管回流、由于浸润性疾病引起的肾肿块或肾增大、肾动脉狭窄、小和强回声肾；和肾移植史。另外，AKD特征在于器质性肾损伤<3个月和同样在AKI中发现的功能标准，或GFR<60ml/min/1.73m2持续<3个月，或GFR降低>35％，或SCr增加>50％持续<3个月(Kidney InternationalSupplements，第2卷，第1期，2012年3月，第19-36页)。这些不同的疾病实体之间的正确区别是重要的。本发明出人意外地提供了适合于在健康对象、表观健康对象、有自身免疫和/或心血管疾病和/或高血压和/或糖尿病和/或代谢综合征的对象中预测CKD发生风险的新标志物。显然，在这些患者群中早期检测潜在风险将有实质性益处，特别是在可能适合于防止发展出CKD或进一步进展到CKD的措施中。
本发明的主题是在对象中预测慢性肾病(CKD)发生风险的方法，其包含：
a)测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
b)将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中超过阈值的水平预测CKD发生风险提高，
其中所述对象选自
(i)健康对象，
(ii)没有CKD的患病对象。
在(i)和(ii)中以及在下文中提到的预测CKD发生风险的方法中所提到的对象优选具有估算的肾小球滤过率(eGFR)大于60ml/min/1.73m2持续>3个月。
本发明的主题是在对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中所述对象选自健康对象、表观健康对象、患病对象(例如在从所述对象获得体液样品时，代谢综合征、糖尿病、肥胖症、心血管疾病或事件、高血压和/或自身免疫疾病，其中所述对象未患肾病。
本发明的主题进一步是在对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中在从所述对象取体液样品时所述对象有急性心血管事件或心血管疾病的诊断，其中所述心血管事件选自心肌梗塞、中风、急性心力衰竭并且其中所述对象未患肾病，并且其中所述心血管疾病选自冠状动脉病、与慢性或急性脑血管病相关的心脏病，或选自引起心脏事件的疾病例如动脉硬化、或心力衰竭等，其中罹患所述心脏病的对象未患肾病。
本发明的主题也是在对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中在从所述对象取体液样品时所述对象有自身免疫疾病的诊断，其中所述对象未患肾病。
本发明的主题也是在如前述实施方式的任一种中限定的对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中测定至少一个另外的参数，所述参数选自：年龄，性别，收缩压和/或舒张压(SBP和/或DBP)，抗高血压治疗(AHT)，体质指数(BMI)，体脂量，瘦体量，腰围，腰臀比，现时吸烟者，糖尿病遗传性，血清肌酐水平，胱抑素C水平，心血管疾病(CVD)，总胆固醇，甘油三酯，低密度脂胆固醇(LDL-C)，高密度脂胆固醇(HDL-C)，全血或血浆葡萄糖，血浆胰岛素，HOMA-IR(胰岛素(μU/ml)×葡萄糖(mmol/l)/22.5)，和/或HbA1c(％)，所述方法任选进一步包含测定遗传标志物的状态。
本发明的主题也是在如前述实施方式的任一种中限定的对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中测定一组临床和实验室参数，所述组包含：空腹葡萄糖，收缩压，抗高血压药物，和体质指数。
本发明的主题也是在如前述实施方式的任一种中限定的对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中所述脑啡肽原片段包含脑啡肽原A 119-159(MR-PENK；SEQ ID NO：6)或其片段或包含MR-PENK的片段。MR-PENK或其片段或包含MR-PENK的片段可以利用免疫分析法或质谱法来测定。
本发明的主题也是在如前述实施方式的任一种中限定的对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中在时间点t0处至少进行一次所述方法，并且任选地在至少一个或多个随后的时间点(t1…tn)处进行所述方法以监测CKD发生的风险发展。
本发明的主题也是在如前述实施方式的任一种中限定的对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，
其中脑啡肽原水平超过某个阈值水平的对象的体液被归类为具有升高的发展出CKD的风险，所述脑啡肽原水平任选与确定健康的对象中脑啡肽原的平均值比较。根据本发明，与升高的发展出CKD的风险相关的所述阈值可以在30和80pmol/L之间，更优选在35和60pmol/L之间，甚至更优选在40和50pmol/L之间，最优选在41和49pmol/L之间。
本发明的主题也是在如前述实施方式的任一种中限定的对象中预测CKD发生风险的方法，其包含：
·测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
·将脑啡肽原或其片段的所述水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高，所述方法进一步包含当所述脑啡肽原或其片段的水平超过阈值时，进行选择合适的治疗或预防措施的步骤，优选与升高的发展出CKD的风险相关的阈值可以在30和80pmol/L之间、更优选在35和60pmol/L之间、甚至更优选在40和50pmol/L之间、最优选在41和49pmol/L之间。
本发明的主题也是在下列对象中预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法
(i)健康对象，或
(ii)有或没有肾功能不全的患病对象，
其中所述方法包含以下步骤：(a)测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和(b)将所述脑啡肽原或其片段的水平与肾功能或功能不全的恶化或改善风险相关联，其中超过阈值的水平预测患者群(i)或(ii)中肾功能或功能不全的恶化风险提高。根据本发明，与肾功能或功能不全的恶化或改善风险升高相关的所述阈值可以在30和80pmol/L之间，更优选在35和60pmol/L之间，甚至更优选在40和50pmol/L之间，最优选在41和49pmol/L之间。
所述对象可以选自健康对象，例如eGFR大于90ml/min/1.73m2或大于60ml/min/1.73m2的对象，表观健康的对象，例如eGFR大于90ml/min/1.73m2或大于60ml/min/1.73m2的对象，患病对象(例如在从所述对象获得体液样品时有代谢综合征、糖尿病、肥胖症、如本文中限定的心血管疾病或事件、高血压、如本文中限定的自身免疫疾病，其中所述对象未患肾病。可以利用上述方法分析的对象(ii)群也包含有急性肾损伤(AKI)的对象。急性肾损伤包括范围广泛的肾脏损伤，不仅仅是肾衰竭。经受在本文中所述的实施方式的上下文中提到的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法的AKI患者包含有慢性肾病(eGFR小于60ml/min/1.73m2的成人)、心力衰竭、肝病、糖尿病、急性肾损伤史、少尿症(尿排量小于0.5mL/kg/h)、神经或认识障碍或残疾的患者，其可能意味着得到体液的获取受限，因为依赖看护人员、低血容量、在过去一周内使用有肾毒性潜力的药物(例如非类固醇抗炎药[NSAID]、氨基糖苷类、血管紧张素转换酶[ACE]抑制剂、血管紧张素II受体拮抗剂[ARB]和利尿药)，尤其是如果低血容量、在过去的一周内使用碘化造影剂、泌尿阻塞的症状或历史、或可能导致阻塞的病状、败血症、早期预警评分变差、年龄65岁以上、高血压的话。在本文中使用时，术语“肾功能或功能不全的恶化”是指根据RIFLE标准从较不严重的AKI等级转变为更严重的等级，其包括关于血清肌酐和尿排量(UO)的独立标准。依据血清肌酐标准，这是指从“风险级”(肌酐增高x1.5)转变为“损伤级”(肌酐增高x2)，或进一步转变为“衰竭级”(肌酐增高x3或肌酐>4mg/dL)或更差，任选伴有eGFR降低。用在本文中时，术语“肾功能或功能不全的改善”是指以相反的方向转变，例如从“衰竭级”到“风险级”或更好。
本发明的主题也是如前面的段落中限定的方法，其中测定至少一个另外的参数，所述参数选自包含以下参数的组：年龄，性别，收缩压和/或舒张压(SBP和/或DBP)，抗高血压治疗(AHT)，体质指数(BMI)，体脂量，瘦体量，腰围，腰臀比，现时吸烟者，糖尿病遗传性，血清肌酐水平，胱抑素C水平，心血管疾病(CVD)，总胆固醇，甘油三酯，低密度脂胆固醇(LDL-C)，高密度脂胆固醇(HDL-C)，全血或血浆葡萄糖，血浆胰岛素，HOMA-IR(胰岛素(μU/ml)×葡萄糖(mmol/l)/22.5)、和/或HbA1c(％)，任选进一步包含测定遗传标志物的状态。在与如前面的段落中限定的方法有关的本发明的一种子实施方式中，所述参数组包含：空腹葡萄糖，收缩压，抗高血压药物，和BMI。所述脑啡肽原或其片段的水平可以通过免疫分析法或使用任何其他合适的方法例如质谱分析法来测定。在所述方法中，本公开中限定的PENK或MR-PENK(SEQ ID NO：6)或其片段可以用作所述免疫分析法的靶标。
本发明的主题也是如前面的段落中所述的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法，其中在时间点t0处至少进行一次所述方法，并且任选地在至少一个或多个随后的时间点(t1…tn)处进行所述方法以监测肾功能或功能不全的恶化或改善。
本发明的主题也是如前面的段落中所述的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法，其中研究脑啡肽原水平超过某个阈值水平的对象的体液，所述脑啡肽原水平任选与确定健康的对象中脑啡肽原的平均值比较。
本发明的主题也是如前面的段落中所述的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法，其中特异性结合PENK或其片段的结合剂选自与脑啡肽原或其片段结合的抗体、抗体片段或非Ig支架(non-Ig-Scaffold)。在这些方法中，也有可能使用包含与所述脑啡肽原的氨基酸序列[SEQ ID No.1]内的两个不同区域结合的两种结合剂的分析法。在本发明的优选实施方式中，所述两种结合剂与MR-PENK的氨基酸序列[SEQ ID No.6]内的两个不同区域结合。在本发明的最优选实施方式中，所述两种结合剂与MR-PENK的氨基酸序列[SEQ IDNo.6]内的两个不同区域结合，所述区域是氨基酸133-140(SEQ ID NO.13)和氨基酸152-159(SEQ ID NO.14)，其中所述区域各自包含至少4或5个氨基酸。
本发明的主题也是如前面的段落中所述的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法，其中使用分析法来测定如本公开中限定的脑啡肽原或其片段的水平。
本发明的主题也是如前面的段落中所述的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法，其进一步包含当所述脑啡肽原或其片段的水平超过阈值时，进行选择合适的治疗或预防措施的步骤，优选阈值在30和80pmol/L之间、更优选在35和60pmol/L之间、甚至更优选在40和50pmol/L之间、最优选在41和49pmol/L之间。
本发明的主题也是如前面的段落中所述的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法，其中进行所述脑啡肽原或其片段的测定超过一次。
本发明的主题也是如任何前面的段落中限定的预测CKD发生风险的方法，其中所述健康或表观健康对象在基线时具有大于60ml/min/1.73m2的eGFR。在本发明的背景下，术语“健康”是指所讨论的对象未患任何疾病。在本发明的背景下，术语“表观健康”是指所讨论的对象未患任何诊断的疾病，或有与本文中指定的疾病即高血压、心血管疾病、代谢综合征、糖尿病和/或自身免疫疾病不同的疾病或障碍的诊断，并且未患肾病。术语“健康对象”也包括自愿器官捐献者的对象群，例如是潜在肾移植供体的对象。这些捐献者可以按照本发明的方法进行测试，以排除慢性肾病发生风险增加的作为肾移植供体的那些对象。
用在本文中时，术语“自身免疫疾病”是指由身体对正常存在于所述身体中的物质和组织的异常免疫应答而产生的疾病，其中所述自身免疫疾病选自舍格伦氏病(
Figure GDA0003200440200000101
disease)；肾的自身免疫疾病，例如SLE，关节的自身免疫退行性疾病，特别是类风湿性关节炎；或中枢神经系统的自身免疫疾病，例如多发性硬化症，皮肤的自身免疫疾病，例如银屑病，以及任何其他自身免疫疾病。
本发明的主题也是如任何前面的段落中限定的预测CKD发生风险的方法，其中另外测定至少一个临床参数，所述参数选自年龄、性别、收缩压和/或舒张压(SBP和/或DBP)、抗高血压治疗(AHT)、体质指数(BMI)、体脂量、瘦体量、腰围、腰臀比、现时吸烟者、糖尿病遗传性、血清肌酐水平、胱抑素C水平、和以前的心血管疾病(CVD)。此外，考虑测定另外的参数，例如总胆固醇(mmol/L)、甘油三酯(mmol/L)、低密度脂胆固醇(LDL-C)(mmol/L)、高密度脂胆固醇(HDL-C)(mmol/L)、全血葡萄糖(mmol/L)、血浆胰岛素(mIU)、HOMA-IR(胰岛素*葡萄糖/22.5)、和/或HbA1c(％)。此外，考虑利用例如全基因组分析来分析遗传标志物的状态。更进一步，考虑在本文中描述的预测CKD风险的方法中测量以下参数的组合：脑啡肽原水平，空腹葡萄糖，收缩压，抗高血压药物和BMI。
在本发明的一种实施方式中，所述样品选自血液样品、血清样品、血浆样品、脑脊液(CSF)样品、唾液样品和尿样品或任何前述样品的提取物。
脑啡肽原或其片段可以在来自非空腹或空腹对象的样品中测量。空腹水平是指在采血之前10小时或优选12小时不进食。
本发明的主题也是如任何前面的段落中限定的预测CKD发生风险的方法，其中脑啡肽原或其具有至少5个氨基酸、或至少6个氨基酸、或至少7个氨基酸、或至少8个氨基酸、或至少9个氨基酸、或至少10个氨基酸、或至少12个氨基酸长度的片段的水平通过诊断分析法、优选通过免疫分析法测定。所述脑啡肽原片段可以包含脑啡肽原119-159(SEQ IDNo.6)或者是其具有上述指示的长度的合适片段。
本发明的主题也是如任何前面的段落中限定的预测CKD发生风险的方法，其中所述方法被执行超过一次，以便监测CKD发生风险。可以进行所述监测以便评价所述对象对所采取的预防和/或治疗措施的响应。
本发明的主题也是如任何前面的段落中限定的预测CKD发生风险的方法，其中进行所述方法以便将所述对象分层为如下面进一步限定的风险组。在本发明的具体实施方式中，使用所述方法以便将所述对象分层至CKD风险组，例如具有发展出CKD的低风险、中风险、或高风险的组。发展出CKD的风险低是指所述脑啡肽原值与没有发展出CKD的健康对象中的预定值相比基本未升高。当脑啡肽原的水平与没有发展出CKD的健康对象中的预定值相比升高时，存在中风险，并且当在基线测量时所述脑啡肽原的水平显著升高并在后续的分析中继续增加时，存在高风险。不管水平是升高还是显著升高，所述对象可以不具有降低的eGFR(即eGFR是>60ml/min/1.73m2)。
本发明的主题也是如任何前面的段落中限定的预测CKD发生风险的方法，其中如本文中公开的脑啡肽原或其片段的“水平升高”的对象的体液具有超过某个阈值水平的水平。
术语PENK的片段指示可以用本文中描述的任何方法检测到的任何片段，例如利用免疫分析法或任何其他方法，例如光谱法，例如质谱法。优选地，所述片段具有至少5个氨基酸、或至少6个氨基酸、或至少7个氨基酸、或至少8个氨基酸、或至少9个氨基酸、或至少10个氨基酸、或至少12个氨基酸的长度。具体的片段也被公开在序列表中，并包含例如MR-PENK及其片段，可以利用本文中描述的方法、分析法和结合剂检测到的包含MR-PENK的片段。
词语“升高的水平”是指超过某个阈值水平的水平。
阈值水平可以通过测量来自已发展出某种病状(例如CKD)的对象的样品和来自没有发展出所述病状的对象的样品来确定。确定阈值的一种可能性是计算接受者操作特征曲线(ROC曲线)，绘制“正常”群体(例如没有发展出肥胖症病状的对象)和“疾病”群体(例如发展出肥胖症病状的对象)中变量的值相对于它的相对频率的曲线。发展或未发展某种病状的对象的所述标志物水平分布将可能重叠。在这样的情况下，试验未以100％准确度绝对区分“正常”与“疾病”，并且重叠区域指示所述试验不能区分正常与“疾病”的区域。选择阈值，超过所述阈值(或低于所述阈值，取决于标志物随“疾病”改变的方式)，所述试验被认为是异常的，而低于所述阈值所述试验被认为是正常的。ROC曲线下面积是所认识的测量将允许正确鉴定病状的概率的度量。即使当试验结果不一定给出准确的数字时，也能使用ROC曲线。只要能将结果分等级，就可以产生ROC曲线。例如，可以将“疾病”样品的试验根据程度分等级(例如1＝低，2＝正常，和3＝高)。这种分等级可以与“正常”群体中的结果相关联，并产生ROC曲线。这些方法是本领域公知的(Hanley等1982.Radiology 143：29-36)。优选地，选择阈值来提供大于约0.5，更优选大于约0.7，仍更优选大于约0.8，甚至更优选大于约0.85，并最优选大于约0.9的ROC曲线面积。术语“约”在该上下文中是指给出的测量结果的+/-5％。所述ROC曲线的横轴代表(1-特异性)，其随着假阳性率而增加。所述曲线的纵轴代表灵敏度，其随着真阳性率而增加。因此，针对选定的特定截止值，可以确定(1-特异性)的值，并可以获得相应灵敏度。ROC曲线下面积是所测量的标志物水平将允许正确鉴定疾病或病状的概率的度量。因此，所述ROC曲线下面积可用于确定所述试验的有效性。比值比(oddsratio)是效应量的度量，描述了两个二元数据值之间的相关性或非独立性的强度(例如在试验阴性组中发生的事件的比值与在试验阳性组中发生的事件的比值之比)。
阈值水平可例如从Kaplan-Meier分析得到，在所述分析中将疾病的发生或严重病状和/或死亡的概率与例如该群体中相应标志物的四分位数相关联。根据该分析，标志物水平超过第75百分位的对象患上本发明的疾病的风险显著增加。该结果进一步得到调节了经典风险因素的Cox回归分析的支持。根据本发明，相对于所有其他对象而言的最高四分位与患上疾病的风险增加或严重病状和/或死亡的概率高度显著相关。
其他优选的截止值是例如参考群体的第90、95或99百分位。通过使用高于第75百分位的百分位数，所鉴定的假阳性对象数量减少，但可能遗漏鉴定处于中等、却仍是增加的风险的对象。因此，可以修改截止值，这取决于是否认为以也可能鉴定到“假阳性”为代价来鉴定大多数有风险的对象是更合适的，还是是否认为以遗漏若干处于中等风险的对象为代价来主要鉴定处于高风险的对象是更合适的。
本领域技术人员知道如何确定这样的统计显著性水平。
本发明的主题也是用于进行任何前述的段落中提到的方法的护理现场(point ofcare)装置，所述方法包含以下步骤：(a)测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和(b)将所述脑啡肽原或其片段的水平与CKD发生风险相关联，其中升高的水平预测CKD发生风险提高。所述护理现场装置也可以用于如上述公开内容中限定的预测肾功能或功能不全的恶化或改善的方法中。
本发明的主题是脑啡肽原(PENK)或片段作为标志物在健康和患病对象中预测对象发展出CKD的风险中的应用。令人惊讶的是，已经显示PENK或片段在预测发展出CKD的风险中是强有力和高度显著的生物标志物。
根据本发明，在本文中所述的方法中使用的免疫反应性分析物不是亮氨酸-脑啡肽并且不是甲硫氨酸-脑啡肽。在一种具体实施方式中，所述免疫反应性分析物是脑啡肽原中间区域(MR-PENK)或其具有至少5个氨基酸的片段。因此，当在本发明的方法中使用与体液中脑啡肽原(PENK)的氨基酸序列内的区域结合的结合剂时，术语“测定从所述对象获得的体液中的PENK或其至少5个氨基酸的片段的水平”等同于“使用至少一种与从所述对象获得的体液中PENK的氨基酸序列内的区域结合的结合剂测定免疫反应性分析物的水平”。在一种具体实施方式中，在本发明的方法中使用与体液中PENK的氨基酸序列内的区域结合的结合剂。在一种具体实施方式中，用于本发明的方法中的所述结合剂不与体液中亮氨酸-脑啡肽或甲硫氨酸-脑啡肽的氨基酸序列内的区域结合。在本发明的另一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与MR-PENK或其具有至少5个氨基酸的片段结合。
术语“对象”用在本文中时是指活的人类或非人类生物体。在本文中优选所述对象是人类对象。所述对象可以是健康的、表观健康的，它可以是没有CKD的患病对象，或者-如果没有另外指出的话–可以有选自高血压、肥胖症、心血管疾病、代谢综合征、糖尿病和自身免疫疾病的临床表现的障碍或疾病的诊断。
在结合前述实施方式使用时，脑啡肽原或其片段的浓度增加指示健康、表观健康或有在本文中提到的障碍或疾病的诊断、但没有CKD的对象中发展出CKD的风险。在本发明的实施方式中，当对象的脑啡肽原或其片段的浓度增加并同时eGFR>60ml/min/1.73m2时，发展出CKD的风险增加。在其他实施方式中，当重复本文中所述的方法时，在所述对象的脑啡肽原或其片段的浓度增加并同时eGFR>60ml/min/1.73m2并且所述对象的空腹葡萄糖下降和/或血浆胱抑素C和/或肌酐增加时，发展出CKD的风险增加。例如，当患者在基线(t0)时脑啡肽原或其片段的浓度增加并同时eGFR>60ml/min/1.73m2，并且在一个或多个后来的时间点(t1，t2，…tn)脑啡肽原或其片段的浓度增加并同时eGFR>60ml/min/1.73m2并且显示空腹葡萄糖下降和/或血浆胱抑素C和/或肌酐增加时，发展出CKD的风险增加。换句话说，可利用本文中所述的方法监测发病风险的发展。
另外，可利用本文中所述的方法测定在某个时段内eGFR降低，结合有脑啡肽原或其片段的水平增加，任选在一个或多个后来的时间点(t1，t2…tn)伴有空腹葡萄糖下降和/或血浆胱抑素C和/或肌酐增加。脑啡肽原或其片段的水平进一步增加，任选伴有随时间空腹葡萄糖下降和/或血浆胱抑素C和/或肌酐增加，与发展出CKD的风险增加有关。
根据本发明的方法，继基线测量(t0)之后，可以根据需要进行附加的测量(t1至tn)，例如每个月、以2个月、3个月、6个月、12个月、24个月的间隔，等等。两次测量之间的间隔不一定相同。例如，当在基线(t0)时测得对象脑啡肽原水平升高同时eGFR>60ml/min/1.73m2，下一次测量(t1)可以在t0后不久，以便验证脑啡肽原的水平是降低、维持在升高的水平下还是甚至增加并需要相应的医疗干预，即服用降血压的药剂、减少蛋白质摄入、减少盐摄入、任选施用降血清尿酸浓度的药剂、和/或改变某些生活方式习惯，例如在必要时考虑适当的盐、磷酸盐、钾和蛋白摄入的膳食、减轻体重以达到更健康的体重(BMI 20–25，根据国家特定的人口统计学)、戒烟、从事与心血管健康和耐受性相容的体力活动等等。类似地，当与增加的发展出CKD的风险相关的重要的辅助因素的测量显示空腹葡萄糖下降和/或血浆胱抑素C和/或肌酐增加时，应该以较短的间隔重复根据本文中公开的任何方法的测量，以监测这些因素和脑啡肽原或其片段水平的发展。
同样地，在测量脑啡肽原或其片段得到的结果的基础上，可以进行如上公开的适当的医疗干预和/或改变某些生活方式习惯，减轻体重，抗高血压治疗，用抗糖尿病药、用免疫调节药(例如氨甲喋呤、皮质类固醇、生物药例如靶向参与修正免疫应答的免疫细胞或细胞因子例如IL-6、IL-2的抗体或其他结合剂或调节剂(阿达木单抗，奈米布单抗等))治疗。因此，本发明不仅涉及在本文中所述的对象中预测发病风险的测量方法，而且也涉及治疗或预防如果不适当治疗的话可以增加发展出CKD的风险的障碍、疾病或临床病状的方法。支持或替代肾功能的治疗或干预可以包含各种肾替代治疗方法，包括但不限于血液透析、腹膜透析、血液滤过和肾移植。
在随访测量期间，脑啡肽原或其片段的相对变化与发展出CKD的风险的改善(脑啡肽原或其片段降低)和恶化(脑啡肽原或其片段增加)相关联。
脑啡肽原或其片段与用于肾功能/功能不全诊断和随访的其他标志物(NGAL，血肌酐，肌酐清除率，胱抑素C，尿素)相比占优势。优势是指更高的特异性、更高的灵敏度和与临床终点更好的相关性。也是在这个方面，脑啡肽原或其片段优于上面提到的临床标志物。
在本发明的一种实施方式中，应该了解术语脑啡肽原的片段也包括亮氨酸-脑啡肽和甲硫氨酸-脑啡肽。
本发明的主题还在于其中通过使用脑啡肽原或其至少5个氨基酸的片段的结合剂、至少一种结合剂测定脑啡肽原或其至少5个氨基酸的片段的水平的方法。在本发明的一种实施方式中，所述结合剂选自与脑啡肽原或其至少5个氨基酸的片段结合的抗体、抗体片段或非Ig支架。在一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQ ID No.1、2、3、4、5、6、7、8、9和10的序列的区域结合。在一种具体实施方式中，所述结合剂不与脑啡肽——甲硫氨酸-脑啡肽(SEQ ID No：3)和亮氨酸-脑啡肽(SEQ ID No：4)结合。
在一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与选自SEQ ID No.1、2、5、6、7、8、9和10的序列内的区域结合。在另一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQID No.2、5、6和10的序列的区域结合。在另一种非常具体的实施方式中，所述结合剂与脑啡肽原119-159，即脑啡肽原中间区域片段MR-PENK(SEQ ID No.6)结合。
脑啡肽原具有以下序列：
SEQ ID NO：1(脑啡肽原(1-243)
ECSQDCATCSYRLVRPADINFLACVMECEGKLPSLKIWETCKELLQLSKPELPQDGTSTLRENSKPEESHLLAKRYGGFMKRYGGFMKKMDELYPMEPEEEANGSEILAKRYGGFMKKDAEEDDSLANSSDLLKELLETGDNRERSHHQDGSDNEEEVSKRYGGFMRGLKRSPQLEDEAKELQKRYGGFMRRVGRPEWWMDYQKRYGGFLKRFAEALPSDEEGESYSKEVPEMEKRYGGFMRF
可以在体液中测定的脑啡肽原的片段可以选自例如以下片段：
SEQ ID NO：2(合成脑啡肽(Synenkephalin)，脑啡肽原1-73)
ECSQDCATCSYRLVRPADINFLACVMECEGKLPSLKIWETCKELLQLSKPELPQDGTSTLRENSKPEESHLLA
SEQ ID NO：3(甲硫氨酸-脑啡肽)
YGGFM
SEQ ID NO：4(亮氨酸-脑啡肽)
YGGFL
SEQ ID NO：5(脑啡肽原90-109)
MDELYPMEPEEEANGSEILA
SEQ ID NO 6：(脑啡肽原119-159，脑啡肽原中间区域片段，MR-PENK)
DAEEDDSLANSSDLLKELLETGDNRERSHHQDGSDNEEEVS
SEQ ID NO：7(甲硫氨酸-脑啡肽-精氨酸-甘氨酸-亮氨酸)
YGGFMRGL
SEQ ID NO：8(脑啡肽原172-183)
SPQLEDEAKELQ
SEQ ID NO：9(脑啡肽原193-203)
VGRPEWWMDYQ
SEQ ID NO：10(脑啡肽原213-234)
FAEALPSDEEGESYSKEVPEME
SEQ ID NO：11(脑啡肽原213-241)
FAEALPSDEEGESYSKEVPEMEKRYGGF M
SEQ ID NO：12(甲硫氨酸-脑啡肽-精氨酸-苯丙氨酸)
YGGFMRF
测定脑啡肽原或其片段(包括亮氨酸-脑啡肽和甲硫氨酸-脑啡肽)的水平可以是指测定对脑啡肽原或其片段(包括亮氨酸-脑啡肽和甲硫氨酸-脑啡肽)的免疫反应性。取决于结合区域，用于测定脑啡肽原或其片段(包括亮氨酸-脑啡肽和甲硫氨酸-脑啡肽)的结合剂可以与超过一种的上面示出的分子结合。这是本领域技术人员清楚的。因此，根据本发明，通过利用至少一种与任何上述肽和肽片段(即根据SEQ ID NO：1至12中任何序列的脑啡肽原和片段)的氨基酸序列内的区域结合的结合剂，测定从所述对象获得的体液中的免疫反应性分析物的水平；并与临床相关性的具体实施方式相关联。
在本发明方法的一种更具体的实施方式中，测定MR-PENK的水平(SEQ ID NO.6：脑啡肽原119-159，脑啡肽原中间区域片段，MR-PENK)。
在一种更具体的实施方式，利用至少一种与MR-PENK结合的结合剂测定所述免疫反应性分析物的水平，并随后将本发明的上述实施方式与临床相关性的具体实施方式相关联，例如将对象中所述免疫反应性分析物的水平与发展出CKD的风险相关联。或者，可以通过其他分析方法例如质谱法来测定任何上述分析物的水平。
在一种具体实施方式中，利用至少一种与选自脑啡肽原或其至少5个氨基酸、或至少6个氨基酸、或至少7个氨基酸、或至少8个氨基酸、或至少9个氨基酸、或至少10个氨基酸、或至少12个氨基酸的片段的肽的氨基酸序列内的区域结合的结合剂，测定所述免疫反应性分析物的水平。在一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQ ID No.1、2、3、4、5、6、7、8、9和10的序列的区域结合。
在一种具体实施方式中，所述结合剂不与以下脑啡肽——如SEQ ID No：3所示的甲硫氨酸-脑啡肽和SEQ ID No：4所示的亮氨酸-脑啡肽结合。
在一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQ ID No.1、2、5、6、7、8、9和10的序列的区域结合。
在另一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQ ID No.2、5、6和10的序列的区域结合。
在另一种非常具体的实施方式中，所述结合剂与脑啡肽原119-159即脑啡肽原中间区域片段MR-PENK(SEQ ID No.6)结合。
前述的结合剂与从所述对象获得的体液中的所述肽结合。在本发明的一种实施方式中，所述结合剂选自与脑啡肽原或其至少5个氨基酸、或至少6个氨基酸、或至少7个氨基酸、或至少8个氨基酸、或至少9个氨基酸、或至少10个氨基酸、或至少12个氨基酸的片段结合的抗体、抗体片段或非Ig支架。
在一种更具体的实施方式，通过利用至少一种与体液中的脑啡肽原119-159即脑啡肽原中间区域片段MR-PENK(SEQ ID No.6)的氨基酸序列内的区域结合的结合剂，从所述对象获得所述免疫反应性分析物的水平。
在一种具体实施方式中，利用与脑啡肽原或其片段结合的抗体或抗体片段，以免疫分析法测量脑啡肽原或其片段的水平。可以用于测定脑啡肽原或其至少5个氨基酸的片段的水平的免疫分析法可以包含如实施例中所用并在权利要求中提到的步骤。必须与根据实施例使用的测试和校准相关联来看待所有阈值和数值。本领域技术人员可知道阈值的绝对值可能受到所用的校准的影响。这意味着应在所使用的校准的背景下理解本文中给出的所有数值和阈值。
根据本发明，所述脑啡肽原或其片段的结合剂选自抗体例如典型的全长免疫球蛋白IgG、或至少含有重和/或轻链的F-可变结构域的抗体片段作为例如化学连接的抗体(抗原结合片段)，包括但不限于Fab片段，包括Fab微体、单链Fab抗体、有表位标签的单价Fab抗体例如Fab-V5Sx2；以CH3结构域二聚化的二价Fab(微型抗体)；二价Fab或多价Fab，例如借助于异种结构域经由多聚化而形成的，例如经由dHLX结构域的二聚化而形成的，例如Fab-dHLX-FSx2；F(ab')2片段，scFv片段，多聚化的多价或/和多特异性scFv片段，二价和/或双特异性双价抗体，
Figure GDA0003200440200000211
(双特异性T细胞接合剂)，三官能抗体，多价抗体，例如来自不同于G的类别；单结构域抗体，例如来源于骆驼或鱼免疫球蛋白的纳米抗体。在优选实施方式中，所述结合剂是如PCT申请PCT/EP2013/070470中所述而制备的抗体。
在一种具体实施方式中，利用选自如下文更详细描述的与脑啡肽原或其片段结合的适配体、非Ig支架的结合剂，用分析法测量脑啡肽原或其片段的水平。可以用于测定脑啡肽原或其片段的水平的结合剂表现出与脑啡肽原的亲和常数为至少107M-1，优选108M-1，优选亲和常数大于109M-1，最优选大于1010M-1。本领域技术人员知道，可以考虑通过施加较高剂量的化合物来补偿较低的亲和性，并且这种措施不会导致超出本发明的范围。结合亲和性可以利用Biacore方法测定，所述方法在例如德国卡塞尔(Kassel)的Biaffin作为服务分析提供(http://www.biaffin.com/de/)
人类脑啡肽原对照样品可通过德国柏林(Berlin)的ICI-Diagnostics得到，http://www.ici-diagnostics.com/。所述分析法也可以通过合成(对于我们的实验，我们使用合成的MR-PENK，SEQ ID NO.6)或重组的脑啡肽原或其片段校准。
除了抗体之外，其他生物聚合物支架也是本领域中众所周知能复合靶分子的，并且已经用于产生高度靶特异性的生物聚合物。实例是适配体、镜像寡核苷酸(spiegelmer)、anticalin和芋螺毒素。非Ig支架可以是蛋白质支架并可以用作抗体模拟物，因为它们能够与配体或抗原结合。非Ig支架可以选自基于四连接素的非Ig支架(例如US 2010/0028995中所述)，纤连蛋白支架(例如EP 1266 025中所述)；基于脂笼蛋白的支架(例如WO 2011/154420中所述)；泛素支架(例如WO 2011/073214中所述)，转移支架(例如US 2004/0023334中所述)，蛋白A支架(例如EP 2231860中所述)，基于锚蛋白重复序列的支架(例如WO 2010/060748中所述)，微蛋白质(microprotein)(优选为形成胱氨酸结的微蛋白质)支架(例如EP2314308中所述)，基于Fyn SH3结构域的支架(例如WO 2011/023685中所述)，基于EGFR-A-结构域的支架(例如WO 2005/040229中所述)和基于Kunitz结构域的支架(例如EP 1941867中所述)。
预测CKD发生风险的阈值可以在30和80pmol/L MR-PENK之间，更优选在35和60pmol/L之间，甚至更优选在40和50pmol/L之间，最优选在41和49pmol/L之间。
在一种具体实施方式中，所述脑啡肽原的水平用免疫分析法测量，并且所述结合剂是与脑啡肽原或其至少5个氨基酸的片段结合的抗体或抗体片段。
在一种具体实施方式中，所使用的分析法包含与包含氨基酸133-140(SEQ IDNo.13)和氨基酸152-159(SEQ ID NO.14)的脑啡肽原内的两个不同表位结合的两种结合剂，其中所述表位各自包含至少4、5、6、7或8个氨基酸。
在一种实施方式中，用于测定脑啡肽原或其片段的所述分析法的灵敏度是<15pmol/L，优选<10pmol/L并更优选<6pmol/L。
本发明的主题是至少一种与从所述对象获得的体液中的选自SEQ ID No.1至12的肽和片段中的肽的氨基酸序列内的表位结合的结合剂在预测或监测发展出CKD的风险的方法中的应用。
在本发明的一种实施方式中，所述结合剂选自与脑啡肽原或其至少5个氨基酸的片段结合的抗体、抗体片段或非Ig支架。在一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQ ID NO：1、2、3、4、5、6、7、8、9和10的序列的表位结合。在一种具体实施方式中，所述结合剂不与脑啡肽——SEQ ID No：3所示的甲硫氨酸-脑啡肽和SEQ ID No：4所示的亮氨酸-脑啡肽结合。在一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与选自SEQ ID No.1、2、5、6、7、8、9和10的序列中的表位结合。在另一种具体实施方式中，所述至少一种结合剂与具有选自SEQ ID No.2、5、6和10的序列的表位结合。在另一种非常具体的实施方式中，所述结合剂与脑啡肽原119-159即脑啡肽原中间区域片段MR-PENK结合。在更具体的实施方式中，所述至少一种结合剂与从所述对象获得的体液中的脑啡肽原119-159即脑啡肽原中间区域片段MR-PENK(SEQ ID No.6)的氨基酸序列内的表位结合，更具体地与氨基酸133-140(SEQ IDNo.13)和/或氨基酸152-159(SEQ ID No.14)结合，其中所述表位各自包含至少4或5个氨基酸。
因此，根据本方法，在从所述对象获得的体液中测定上述结合剂的免疫反应性的水平。免疫反应性的水平是指通过结合剂与这样的分析物的结合反应来定量、半定量或定性测定的分析物的浓度，其中优选所述结合剂与所述分析物结合的亲和常数为至少108M-1，并且所述结合剂可以是抗体或抗体片段或非IgG支架，并且所述结合反应是免疫分析法。
利用PENK及其片段、尤其MR-PENK的本方法远优于现有技术用于在健康对象、表观健康的对象、或患有前面的章节中公开的障碍或疾病(例如高血压、心血管疾病、自身免疫疾病、糖尿病或代谢综合征等)的患者中预测或监测发展出CKD的风险的方法和生物标志物。
PENK及其片段作为之前提到的用途的生物标志物是与炎症无关的标志物。这是重要的特征，因为大多数已知的肾生物标志物如NGAL和KIM-1是炎症依赖性的，意味着如果对象有炎症，例如在败血症中，NGAL或KIM-1升高可能是由于炎症或由于肾功能/功能不全。因此，不可以进行鉴别诊断，至少不可以利用单一截止值(意指一个(1)截止值)进行鉴别诊断，这与所研究的特定患者群体无关。对于NGAL和KIM-1来说，每个和所有的患者都具有取决于所述对象的炎症状态的“个体”的肾功能/功能不全阈值，这使得这些肾标志物在一些疾病中难以临床应用并且在其他疾病中不可能临床应用。与此相反，根据本方法可以对所有对象使用与所述对象的炎症状态无关的一个单一阈值。这使得与前面提到的标志物相反，本方法适合于临床常规。PENK及其片段作为本发明的方法中的生物标志物，尤其MR-PENK，反映了“实际的”肾功能。相反，NGAL和KIM-1反映肾损伤和炎症二者。
因此，本发明的主题是预测或监测发展出CKD的风险的方法，其中使用炎症状态无关的阈值。
上述方法和使用PENK及其片段作为生物标志物的另一个优点是PENK和片段作为生物标志物是肾功能、肾功能不全、和不良事件风险、治疗或干预成功的非常早期的生物标志物。非常早期意味着，例如，它比肌酐或NGAL更早存在于有发展出CKD风险的对象的体液中。
本发明的主题也是根据任何前述实施方式在对象中预测或监测发展出CKD的风险的方法，其中单独或与其他预后有用的实验室或临床参数相结合使用在从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平，所述方法可以选自以下备选方案：
·与“健康”或“表观健康”对象群体、优选未显示出进一步临床征象和/或没有与CKD发生风险增加相关的因素(例如高收缩压、高BMI、高空腹葡萄糖、高血压等)的实验室标志物的对象群体的预定样品集合中从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平的中位数进行比较，
·与如上所述的“健康”或“表观健康”对象群体中预定样品集中从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平的分位数进行比较，
·基于Cox比例危险分析或通过利用风险指数计算例如NRI(净重新分类指数(NetReclassification index))或IDI(综合判别指数(Integrated Discrimination index))进行计算。
可以测定的所述另外至少一个实验室或临床参数选自：年龄，性别，一般健康状态，体重，血糖测量值，白蛋白测量值，NGAL，胱抑素C，肌酐清除率，肌酐，尿素和Apache评分。
本发明的主题进一步是测定样品中的脑啡肽原和脑啡肽原片段的分析法，其包含与由氨基酸133-140(SEQ ID NO.13)和氨基酸152-159(SEQ ID NO.14)组成的脑啡肽原的两个不同表位结合的两种结合剂，其中所述表位各自包含至少4或5个氨基酸。在优选实施方式中，所述结合剂是如PCT申请PCT/EP2013/070470中所述而制备的抗体。
在本发明的一种实施方式中，它可以是所谓的POC(护理现场)试验，其是允许在小于1小时内在患者附近进行所述试验而不需要全自动测定系统的试验技术。这种技术的一个实例是免疫色谱试验技术。
在本发明的实施方式中，优选用免疫分析法进行在本文公开的方法中测定所述PENK的水平。在本发明的一种实施方式中，这样的分析法是利用任何种类的检测技术的夹心免疫分析法，所述检测技术包括但不限于酶标记、化学发光标记、电化学发光标记，优选全自动分析法。在本发明的一种实施方式中，这样的分析法是酶标记的夹心分析法。自动或全自动分析法的实例包括可以用于以下系统之一的分析法：Roche
Figure GDA0003200440200000261
Abbott
Figure GDA0003200440200000262
Siemens
Figure GDA0003200440200000263
Brahms
Figure GDA0003200440200000264
Alere
Figure GDA0003200440200000265
各种免疫分析法是已知的并可以用于本发明的分析法和方法，它们包括：放射免疫分析法(“RIA”)，均相酶倍增免疫分析法(“EMIT”)，酶联免疫吸附分析法(“ELISA”)，酶蛋白再激活免疫分析法(“ARIS”)，试纸免疫分析法和免疫色谱分析法。
在本发明的一种实施方式中，标记所述两种结合剂的至少一种以便检测。优选的检测方法包含各种形式的免疫分析法，例如放射免疫分析法(RIA)、化学发光-和荧光-免疫分析法、酶联免疫分析法(ELISA)，基于Luminex的珠阵列、蛋白微分析分析法、和快速试验形式例如免疫色谱试纸条试验。
在一种优选实施方式中，所述标记选自化学发光标记、酶标记、荧光标记、放射性碘标记。
所述分析法可以是均相或异相分析法、竞争和非竞争分析法。在一种实施方式中，所述分析法是以夹心分析法的形式，其是非竞争性免疫分析法，其中待检测和/或定量的分子与第一抗体和第二抗体结合。所述第一抗体可以与固相例如珠、孔或其他容器的表面、芯片或试纸条结合，而所述第二抗体是被标记，例如用染料、用放射性同位素、或者反应性或催化活性部分标记的抗体。然后通过适当的方法测量与分析物结合的标记抗体的量。涉及“夹心分析法”的一般组成和程序是已被良好建立的并且是技术人员所知的。
在本发明的背景下，基于荧光的分析法包含使用染料，所述染料可以例如选自：FAM(5-或6-羧基荧光素)，VIC，NED，荧光素，荧光素异硫氰酸酯(FITC)，IRD-700/800，花青染料例如CY3、CY5、CY3.5、CY5.5、Cy7，氧杂蒽，6-羧基-2',4',7',4,7-六氯荧光素(HEX)，TET，6-羧基-4,,5'-二氯-2',7'-二甲氧基荧光素(JOE)，N,N,N',N'-四甲基-6-羧基罗丹明(TAMRA)，6-羧基-X-罗丹明(ROX)，5-羧基罗丹明-6G(R6G5)，6-羧基罗丹明-6G(RG6)，罗丹明，罗丹明绿，罗丹明红，罗丹明110，BODIPY染料例如BODIPY TMR，俄勒冈绿(OregonGreen)，香豆素例如伞形酮，苯甲酰亚胺例如Hoechst 33258；菲啶例如德克萨斯红(TexasRed)、亚基马黄(Yakima Yellow)，Alexa Fluor，PET，溴化乙锭，吖啶染料，咔唑染料，吩
Figure GDA0003200440200000271
嗪染料，卟啉染料，聚甲炔染料，等等。在本发明的背景下，基于化学发光的分析法包含基于(24)中对化学发光材料描述的物理原则，使用染料。化学发光标记可以是吖啶酯标记、类固醇标记，包括异鲁米诺标记等。优选的化学发光染料是吖啶酯。
酶标记可以是乳酸脱氢酶(LDH)、肌酸激酶(CK)、碱性磷酸酶、天冬氨酸转氨酶(AST)、丙氨酸转氨酶(ALT)、酸性磷酸酶、葡萄糖-6-磷酸脱氢酶等。
在本文中提到时，“分析法”或“诊断分析法”可以是在诊断领域中应用的任何类型的分析法。这样的分析法可以基于待检测的分析物与一种或多种捕获探针以一定亲和性的结合。考虑到捕获分子和靶分子或目标分子之间的相互作用，亲和常数优选大于108M-10。
在本发明的背景下，“结合剂分子”是可以用于结合来自样品的靶分子或目标分子、即分析物(即在本发明的背景下的PENK及其片段)的分子。结合剂分子因此必须在空间和在表面特征方面这二者上形状适当，以便特异性结合所述靶分子或目标分子，所述表面特征例如表面电荷、疏水性、亲水性、存在或不存在路易斯供体和/或受体。由此，所述结合可以例如通过所述捕获分子和所述靶分子或目标分子之间的离子性、范德华、π-π、σ-π、疏水或氢键相互作用或者两种或更多种前述相互作用的组合来介导。在本发明的背景下，结合剂分子可以例如选自核酸分子、碳水化合物分子、PNA分子、蛋白质、抗体、肽或糖蛋白。优选地，所述结合剂分子是抗体，包括与靶或目标分子有足够亲和性的抗体片段，并包括重组抗体或重组抗体片段，以及所述抗体或其来源于至少12个氨基酸长度的变体链的片段的化学和/或生化修饰的衍生物。
在本发明的一种实施方式中，所述两种结合剂的至少一种与固相例如磁性粒子和聚苯乙烯表面结合。
在本发明的一种实施方式中，所述两种结合剂的至少一种被标记以便检测。标记的实例在上文提供。
在本发明的另一种实施方式中，所述两种结合剂的至少一种与固相结合。固相的实例在上文提供。在本发明的又一种实施方式中，所述标记选自化学发光标记、酶标记、荧光标记、放射性碘标记。本发明的另一个主题是包含本发明的分析法的试剂盒，其中所述分析法的组分可以被包含在一个或多个容器中。
在一种实施方式中，本发明的主题是用于进行本发明的方法的护理现场装置，其中所述POC装置包含至少一种针对氨基酸133-140(SEQ ID No.13)或氨基酸152-159(SEQID No.14)的抗体或抗体片段，其中所述区域各自包含至少4或5个氨基酸。
在另一种实施方式中，本发明的主题是用于进行本发明的方法的护理现场装置，其中所述POC装置包含至少两种针对氨基酸133-140(SEQ ID No.13)或氨基酸152-159(SEQID No.14)的抗体或抗体片段，其中所述区域各自包含至少4或5个氨基酸。
在一种实施方式中，本发明的主题是用于进行本发明的方法的试剂盒，其中所述护理现场装置包含至少一种针对氨基酸133-140(SEQ ID No.13)或氨基酸152-159(SEQ IDNo.14)的抗体或抗体片段，其中所述区域各自包含至少4或5个氨基酸。在一种实施方式中，本发明的主题是用于进行本发明的方法的试剂盒，其中所述护理现场装置包含至少两种针对氨基酸133-140(SEQ ID No.13)和氨基酸152-159(SEQ ID No.14)的抗体或抗体片段，其中所述区域各自包含至少4或5个氨基酸。
实施例
实施例1-抗体的产生
如PCT申请PCT/EP2013/070470中所述制备抗体。
实施例2-健康对象中的PENK
利用所述MR-PENK分析法测量健康对象(n＝4211，平均年龄56岁)。平均值是44.7pmol MR-PENK pmol/L，最低值是9pmol/L，第99百分位是80pmol/L。因为分析法的灵敏度是5.5pmol/L，100％的所有健康对象可利用所描述的MR-PENK分析法检测。
实施例3-临床研究和所得结果的统计分析
该研究的背景群体来自瑞典
Figure GDA0003200440200000293
的基于群体的前瞻性研究(
Figure GDA0003200440200000291
饮食和癌症研究(
Figure GDA0003200440200000292
Diet and Cancer study)MDCS)，其中28,098名在1923-1945年和1923-1950年之间出生的健康男性和女性在1991和1996年之间参加了所述基线检查。总参加率为约40.8％。来自6,103个随机选择的MDCS参加者的个体经历了额外的表型分型，他们被包括在1991和1994年之间的MDC心血管群组(MDC-CC)中，旨在研究颈动脉病的流行病学。在随访再检查期间，该随机样本被再次请求于2007和2012年之间进行随访再检查。还活着并且未从瑞典移民的那些人(N＝4,924)中的3,734名个体参加了所述随访再检查。在排除基线时没有测量MR-PENK水平的所有个体(n＝1,460)之后，分别在2,801、2,843和2,978名这两次检查的测量结果可用的个体中测试了eGFR、血浆肌酐和血浆胱抑素C在年变化之间的关联性。在总共2,567名基线时eGFR高于60ml/min/1.73m2的参加者中检查了基线时MR-PENK浓度与随访再检查时存在CKD之间的关系。
所有参加者在基线检查期间经历身体检查，并由受过训练的护士评估以下人体测量特征：身高(cm)，体重(kg)，腰以及臀围。在休息10分钟之后由受过训练的人员测量收缩和舒张压(mmHG)。瘦体量和体脂利用生物电阻抗分析(单频分析，BIA 103；JRL Systems，Detroit，MI)估算。关于社会-经济状态、生活方式因素和医疗史的问题由参加者通过自填问卷回答。抽取非空腹血液样品并立即冷冻到-80℃和储存在可用的生物库中以供DNA提取。所述MDC-CC中的参加者也提供空腹血液样品，在其中测量血浆肌酐(μmol/L)和胱抑素C(mg/L)。另外，定量总胆固醇(mmol/L)、甘油三酯(TG)(mmol/L)、低密度脂胆固醇(LDL-C)(mmol/L)、高密度脂胆固醇(HDL-C)(mmol/L)、全血葡萄糖(mmol/L)、血浆胰岛素(μlU/ml)、HOMA-IR(胰岛素*葡萄糖/22.5)、HbA1c(％)并在休息10min之后用水银柱血压计测量仰卧位血压。
在所述随访再检查(2007-2012)期间，遵循与所述基线检查相似的方案测量以下人体测量特征：身高(m)，体重(kg)，腰和臀围(cm)，收缩和舒张压(SBP和DBP)(mmHG)。此外，在空腹血液样品中定量胆固醇(mmol/L)、甘油三酯(mmol/L)、HDL-C(mmol/L)、葡萄糖(mmol/L)、肌酐(μmol/L)、胱抑素C(mg/L)的浓度。
在MDC-CC基线检查时，利用化学发光夹心免疫分析法测量来自4,634名参加者的空腹血浆样品中的MR-PENK。1,460名个体缺乏MR-PENK空腹血浆水平。与所包括的参加者相比，他们是稍微年轻的，在MDC基线时具有临界性较高的BMI和血浆肌酐以及较低的收缩压、空腹葡萄糖和HbA1c浓度，但在性别、血浆脂质、胱抑素C或抗高血压治疗频率水平方面没有不同(补充表T1)。为了达到正态分布，我们将空腹血浆MR-PENK的正偏斜浓度用自然对数转化。另外，连续的MR-PENK浓度被分成三分位，规定第一个三分位(最低的MR-PENK浓度)作为参比。由于女性与男性相比在基线时具有显著较高的平均MR-PENK浓度(单因素方差分析P值<0.000001)这一事实，所以首先将MR-PENK的空腹血浆水平按特定性别分组，然后将这些组组合。在基线和随访检查时，从血浆分析肌酐和胱抑素C的浓度并分别以μmol/L和mg/L示出。CKD被定义为，根据以前报告的CKD-EPI-2012方程计算，存在估算的GFR(eGFR)小于60ml/min/1.73m2，所述方程考虑了肌酐以及胱抑素C的血液浓度。
统计分析
利用逻辑回归，对以年为单位的随访时间、年龄、性别、GFR(ml/min/1.73m2)进行调整并对基线时常见的肾功能风险因素(收缩压，BMI(kg/m2)，空腹葡萄糖和抗高血压药物)进行了调整，分析基线时空腹血浆MR-PENK浓度和随访再检查时CKD风险之间的关联性。
方程1：每年随访的体重(kg)平均变化实例
Figure GDA0003200440200000311
SPSS(21版，IBM)用于临床流行病学分析并且所有分析都对性别和年龄进行调整。在特定模型中对协变量的其他调整被报告在结果章节中。如果观察到2-侧P值小于0.05并且所述关联性被认为是统计显著性的，则无效假设被拒绝。
MDC基线时(1991-1994)MR-PENK和肾功能之间的横断面分析
高水平的MR-PENK在男性和女性二者中均与较老的年龄和几个人体测量特征的降低显著相关。另外，TG、空腹血浆葡萄糖、血浆胰岛素和HBbA1c的浓度随着MR-PENK增加而降低。在最高三分位中的个体的肌酐和胱抑素C水平显著更高(表1)。针对BMI、体脂量、空腹血浆葡萄糖浓度、瘦体量、胱抑素C或eGFR对所述基本模型(年龄和性别)进一步调整没有揭示，任何这些协变量驱动所观察到的MR-PENK浓度与所测试的表型特征之间的关联性。
表1
Figure GDA0003200440200000321
饮食和癌症研究参加者基线的三分位MR-PENK水平和表型特征之间的横断面关系1(1991-1994)
Figure GDA0003200440200000322
1按均值和SE；2性别特异性MR-PENK三分位截止值，pmol/L，男性：低：均值33.08(18.30-38.50)，中：均值42.45(38.60-46.60)，高：均值55.45(46.70-164.70–女性：低：均值37.06(9.00-43.00)，中：均值47.40(43.10-51.70)，高：均值61.71(51.80-518.10)；3针对年龄和性别调整的一般线性模型；4通过乘以系数1.11将空腹全血值转化为血浆值；SBP＝收缩压；DBP＝舒张压；5卡方检验
相对于基线检查时的空腹血浆MR-PENK浓度，随访再检查时肾功能的预期改变
接下来，在来自MDC-CC的2,908名参加者中研究基线时空腹血浆MR-PENK浓度与基线和随访再检查之间表型特征变化之间的关系。在针对随访时的年龄、性别和相应基线值调整的线性模型中，eGFR下降以及胱抑素C和血浆肌酐增加是显著的。基线时被归类在MR-PENK浓度的最高三分位内的随访男性和女性每年eGFR下降1.543ml/min/1.73m2(P趋势<0.001)，而胱抑素C和血浆肌酐分别增加0.026mg/l(P趋势<0.01)和0.222μmol/L(P趋势<0.00001)。(表2)
表2在
Figure GDA0003200440200000331
饮食和癌症研究中基线检查时(1991-1996)空腹血浆MR-PENK的三分位和在随访再检查期间(2007-2012)肾功能和其他临床特征的平均逐年改变之间的关联性
Figure GDA0003200440200000332
1在针对随访时年龄、性别和基线时的值调整的一般线性模型中；BSA＝体表面积；2将基线空腹全血值转变成血浆值(x系数1.11)，计算差值；SBP＝收缩压；DBP＝舒张压；
基线时空腹血浆MR-PENK水平和随访再检查时CKD之间的关联的前瞻性分析
在16.6年(范围13.42-20.35年)的中位随访时间期间，基于eGFR超过60ml/min/1.73m2的CKD发病率是32.3％。在所述随访时间期间的事件率是19.46/1,000人/年，并且CKD的发生在女性中比在男性中显著更普遍(20.93/1,000人/年相比于17.31/1,000人/年；X2P-值<0.001)。我们观察到在基本调整逻辑回归模型中，随着MR-PENK水平增加，随访再检查时CKD的发生风险显著增加(OR：1.165/增加1SD；P趋势＝0.012)。具有高MR-PENK基线浓度的男性和女性与基线时低水平的个体相比，发生CKD的风险高1/3(OR：1.34；95％CI：1.061-1.701)。当我们在所述模型中添加肾功能的其他风险因素例如基线时的空腹血浆葡萄糖、收缩压、抗高血压药物和BMI时，关联性更强，导致每增加1SD p-ENK浓度，OR为1.236(P趋势<0.01)。基线MR-PENK水平最高的参加者与水平最低者相比，CKD发生风险增加51.4％(95％CI 1.184-1.936)。当进行性别特定的多变量调整的分析时，基线时高MR-PENK浓度的风险增加在女性中是相当的(P趋势＝0.005)，然而在男性中所述趋势相似但不再显著(P趋势＝0.08)。然而，在所述多变量调整的模型中引入性别和MR-PENK浓度的三分位的叉积，未显示MR-PENK和性别的相互作用(P趋势＝0.99)。对于灵敏度分析，在MDC基线时有糖尿病和CV疾病作为CVD的潜在风险因素的普通患者被排除，这没有改变其余2,452名个体中的结果(对于基线时最高MR-PENK浓度来说，OR＝1.528；95％CI 1.188–1.965)。
Figure IPA0000249207350000011
Figure IPA0000249207350000021
Figure IPA0000249207350000031
Figure IPA0000249207350000041
Figure IPA0000249207350000051
Figure IPA0000249207350000061

Claims (32)

1.与脑啡肽原或其片段特异性结合的结合剂在制备装置或试剂盒中的用途，所述装置或试剂盒用于在对象中预测慢性肾病(CKD)发生风险的方法，所述方法包含：
a)测定从所述对象获得的体液中的脑啡肽原或其片段的水平；和
b)将脑啡肽原或其片段的所述水平与慢性肾病发生风险相关联，其中超过阈值的水平预测慢性肾病发生风险提高，
其中所述对象选自
(i)健康对象，
(ii)没有CKD的患病对象，
其中通过使用至少一种结合剂来测定所述水平，其中所述至少一种结合剂与SEQ IDNo.6的序列内的区域结合，所述体液是血液。
2.根据权利要求1的用途，其中没有CKD的患病对象包含在获得体液样品时有代谢综合征、糖尿病、肥胖症、心血管疾病、高血压和/或自身免疫疾病的对象群。
3.根据权利要求1或权利要求2的用途，其中所述对象在取体液样品时有心血管疾病的历史，其中所述心血管疾病选自心肌梗塞、中风、急性心力衰竭、慢性心力衰竭、和与慢性或急性脑血管病相关的心脏病。
4.根据权利要求1或权利要求2的用途，其中所述对象在取体液样品时有心血管疾病的历史，其中所述心血管疾病是冠状动脉病或心功能不全。
5.根据权利要求1或权利要求2的用途，其中在从所述对象取体液样品时，所述对象被诊断为患有自身免疫疾病，其中所述自身免疫疾病选自舍格伦氏病、系统性红斑狼疮(SLE)、银屑病、多发性肌炎、皮肌炎、包涵体肌炎、重症肌无力、关节的自身免疫退行性疾病或中枢神经系统的自身免疫疾病，其中所述对象未患肾病。
6.根据权利要求1或2的用途，其中所述对象的估算的肾小球滤过率(eGFR)持续>3个月大于60ml/min/1.73m2，并且肾损伤>3个月。
7.根据权利要求1或2的用途，其中测定至少一个另外的参数，所述参数选自：年龄，性别，收缩压和/或舒张压(SBP和/或DBP)，抗高血压治疗(AHT)，体质指数，体脂量，瘦体量，腰围，腰臀比，现时吸烟者，糖尿病遗传性，血清肌酐水平，胱抑素C水平，心血管疾病(CVD)，总胆固醇，甘油三酯，低密度脂胆固醇(LDL-C)，高密度脂胆固醇(HDL-C)，全血或血浆葡萄糖，血浆胰岛素，HOMA-IR，和/或HbA1c。
8.根据权利要求7所述的用途，其中HOMA-IR以公式：胰岛素μU/ml×葡萄糖mmol/l/22.5来计算。
9.根据权利要求1或2的用途，其中测定一组参数，所述组包含：空腹葡萄糖，收缩压，抗高血压药物和体质指数(BMI)。
10.根据权利要求1或2的用途，其中所述体液选自血清、血浆、血清提取物或血浆提取物。
11.根据权利要求1或2的用途，其中在非空腹或空腹对象中测量所述脑啡肽原浓度。
12.根据权利要求1或2的用途，其中所述脑啡肽原或其片段的水平通过免疫分析法测定。
13.根据权利要求1或2的用途，其中所述脑啡肽原片段包含脑啡肽原A 119-159(SEQID NO：6)或其片段。
14.根据权利要求1或2的用途，其中在时间点t0处至少进行一次所述方法，并且任选地，在至少一个或多个随后的时间点(t1…tn)处进行所述方法以监测慢性肾病发生的风险发展。
15.根据权利要求1或2的用途，其中脑啡肽原水平超过某个阈值水平的对象的体液被归类为具有升高的发展出CKD的风险，其中与升高的发展出CKD的风险相关的所述阈值在30和80pmol/L之间。
16.根据权利要求15的用途，其中所述阈值在35和60pmol/L之间。
17.根据权利要求15的用途，其中所述阈值在40和50pmol/L之间。
18.根据权利要求15的用途，其中所述阈值在41和49pmol/L之间。
19.根据权利要求1或2的用途，其中所述脑啡肽原的水平用免疫分析法或用质谱分析法测定。
20.根据权利要求1或2的用途，其中所述结合剂选自与脑啡肽原或其片段结合的抗体、抗体片段或非Ig支架。
21.根据权利要求1或2的用途，其中脑啡肽原或其片段的所述水平<41pmol/L时，指示慢性肾病发生的低风险；脑啡肽原或其片段的所述水平在41-49pmol/L的范围内时，指示慢性肾病发生的中风险；并且脑啡肽原或其片段的所述水平>49pmol/L时，指示慢性肾病发生的高风险。
22.根据权利要求1或2的用途，其中使用的分析法包含与脑啡肽原区域内的两个不同表位结合的两种结合剂，其中所述表位各自包含4或5或更多个氨基酸。
23.根据权利要求22的用途，其中所述两个不同表位是氨基酸133-140(SEQ ID NO.13)和氨基酸152-159(SEQ ID NO.14)。
24.根据权利要求1或2的用途，其中使用灵敏度<15pmol/L的分析法。
25.根据权利要求1或2的用途，其中所述方法进一步包含当所述脑啡肽原或其片段的水平超过阈值时，进行选择合适的治疗或预防措施的步骤。
26.根据权利要求25的用途，其中所述阈值在30和80pmol/L之间。
27.根据权利要求25的用途，其中所述阈值在35和60pmol/L之间。
28.根据权利要求25的用途，其中所述阈值在40和50pmol/L之间。
29.根据权利要求25的用途，其中所述阈值在41和49pmol/L之间。
30.根据权利要求1或2的用途，其中进行脑啡肽原或其片段的所述测定超过一次，以便监测发生慢性肾病的发展风险。
31.根据权利要求1或2的用途，其中进行所述方法以将所述对象分层至风险组。
32.根据权利要求1或2的用途，其中所述结合剂是至少一种针对氨基酸133-140(SEQID No.13)或氨基酸152-159(SEQ ID NO.14)的抗体或抗体片段。
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WO (1) WO2016170023A1 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10849545B2 (en) * 2016-06-02 2020-12-01 Cardiac Pacemakers, Inc. Acute kidney injury detection system and methods
AU2019238388A1 (en) * 2018-03-23 2020-10-15 F. Hoffmann-La Roche Ag Methods for screening a subject for the risk of chronic kidney disease and computer-implemented method
EP3543702B1 (en) * 2018-03-23 2022-11-02 Roche Diabetes Care GmbH Methods for screening a subject for the risk of chronic kidney disease and computer-implemented method
RU2716452C1 (ru) * 2018-12-28 2020-03-11 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Способ прогнозирования развития дисфункции почек в конце подострого периода инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет
KR20210103208A (ko) 2020-02-13 2021-08-23 주식회사 케이티 다중 에이전트 제어 방법 및 장치
CN111341407A (zh) * 2020-02-20 2020-06-26 常州市第一人民医院 医院内急性肾损伤预警系统
WO2023210683A1 (ja) * 2022-04-26 2023-11-02 国立研究開発法人国立国際医療研究センター 腎機能低下リスクの評価方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8013123B2 (en) * 2004-05-13 2011-09-06 B.R.A.H.M.S. Gmbh Use of precursors of enkephalins and/or their fragments in medical diagnostics
CN102203621A (zh) * 2008-10-22 2011-09-28 B.R.A.H.M.S有限公司 用于初次慢性肾脏疾病的发展的预后生物标志物
CN102636652A (zh) * 2012-04-18 2012-08-15 苏州大学 尿液中可溶性Corin在慢性肾病诊断中的应用

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6818418B1 (en) 1998-12-10 2004-11-16 Compound Therapeutics, Inc. Protein scaffolds for antibody mimics and other binding proteins
JP2005508623A (ja) 2001-08-30 2005-04-07 バイオレクシス ファーマシューティカル コーポレイション 改変されたトランスフェリン融合タンパク質
PT1531791E (pt) 2002-06-07 2010-12-16 Dyax Corp Prevenção e redução da isquémia
AU2004284090A1 (en) 2003-10-24 2005-05-06 Avidia, Inc. LDL receptor class A and EGF domain monomers and multimers
US20100028995A1 (en) 2004-02-23 2010-02-04 Anaphore, Inc. Tetranectin Trimerizing Polypeptides
EP1793847A2 (en) 2004-09-21 2007-06-13 NascaCell IP GmbH Use of microproteins as tryptase inhibitors
ATE527353T1 (de) 2007-12-19 2011-10-15 Affibody Ab Pdgf-bindendes polypeptid aus protein a
MX2011004649A (es) 2008-11-03 2011-05-30 Molecular Partners Ag Proteinas de union que inhiben la interaccion en el receptor de vegf-a.
JP5868318B2 (ja) 2009-08-27 2016-02-24 コヴァジェン アクチェン ゲゼルシャフト 新規なｉｌ−１７結合化合物およびその医薬用途
CA2778871C (en) 2009-12-14 2017-08-01 Scil Proteins Gmbh Modified ubiquitin proteins having a specific binding activity for the extradomain b of fibronectin
EP2580236B1 (en) 2010-06-08 2019-04-03 Pieris Pharmaceuticals GmbH Tear lipocalin muteins binding il-4 r alpha
JP5899213B2 (ja) * 2010-08-06 2016-04-06 マイカーティス エヌ．ヴェ．ＭｙＣａｒｔｉｓ ＮＶ 腎機能不全のバイオマーカーとしてのパールカン
RU2707303C1 (ru) * 2012-10-02 2019-11-26 Сфинготек Гмбх Способ диагностики или мониторинга почечной функции или диагностики почечной дисфункции

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8013123B2 (en) * 2004-05-13 2011-09-06 B.R.A.H.M.S. Gmbh Use of precursors of enkephalins and/or their fragments in medical diagnostics
CN102203621A (zh) * 2008-10-22 2011-09-28 B.R.A.H.M.S有限公司 用于初次慢性肾脏疾病的发展的预后生物标志物
CN102636652A (zh) * 2012-04-18 2012-08-15 苏州大学 尿液中可溶性Corin在慢性肾病诊断中的应用

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Diagnostic and short-term prognostic utility of plasma pro-enkephalin(pro-ENK) for acute kidney injury in patients admitted with sepsis in the emergency department;Rossella Marino,et al;《Journal of nephrology》;20141209;第28卷(第6期);717-724 *
Proenkephalin predicts acute kidney injury in cardiac surgery patients;Kevin S. Shah, et al;《Clinical nephrology》;20150131;第83卷(第1期);29-35 *

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