RU2814399C1 - Method of diagnostics of kidney damage in children with vesicoureteral reflux - Google Patents
Method of diagnostics of kidney damage in children with vesicoureteral reflux Download PDFInfo
- Publication number
- RU2814399C1 RU2814399C1 RU2023103182A RU2023103182A RU2814399C1 RU 2814399 C1 RU2814399 C1 RU 2814399C1 RU 2023103182 A RU2023103182 A RU 2023103182A RU 2023103182 A RU2023103182 A RU 2023103182A RU 2814399 C1 RU2814399 C1 RU 2814399C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- children
- urine
- damage
- kidney
- kidney damage
- Prior art date
Links
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 title claims abstract description 34
- 230000006378 damage Effects 0.000 title claims abstract description 33
- 206010047370 Vesicoureteric reflux Diseases 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 201000008618 vesicoureteral reflux Diseases 0.000 title claims abstract description 29
- 208000031355 vesicoureteral reflux 1 Diseases 0.000 title claims abstract description 29
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 claims abstract description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000001819 mass spectrum Methods 0.000 claims abstract description 14
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 claims abstract description 14
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 abstract description 9
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 4
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 abstract description 3
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 32
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 16
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 13
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 10
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 description 9
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 9
- XKRFYHLGVUSROY-UHFFFAOYSA-N Argon Chemical compound [Ar] XKRFYHLGVUSROY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 102000005789 Vascular Endothelial Growth Factors Human genes 0.000 description 7
- 108010019530 Vascular Endothelial Growth Factors Proteins 0.000 description 7
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 7
- 230000002485 urinary effect Effects 0.000 description 7
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 6
- 102000046299 Transforming Growth Factor beta1 Human genes 0.000 description 6
- 101800002279 Transforming growth factor beta-1 Proteins 0.000 description 6
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 6
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 5
- 206010065427 Reflux nephropathy Diseases 0.000 description 5
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 5
- 238000002705 metabolomic analysis Methods 0.000 description 5
- 230000001431 metabolomic effect Effects 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 102100021943 C-C motif chemokine 2 Human genes 0.000 description 4
- 101710155857 C-C motif chemokine 2 Proteins 0.000 description 4
- 102000003810 Interleukin-18 Human genes 0.000 description 4
- 108090000171 Interleukin-18 Proteins 0.000 description 4
- 102000004890 Interleukin-8 Human genes 0.000 description 4
- 108090001007 Interleukin-8 Proteins 0.000 description 4
- 108010026552 Proteome Proteins 0.000 description 4
- 229910052786 argon Inorganic materials 0.000 description 4
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 4
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 3
- 230000033115 angiogenesis Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007954 hypoxia Effects 0.000 description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 208000030090 Acute Disease Diseases 0.000 description 2
- 208000009304 Acute Kidney Injury Diseases 0.000 description 2
- 102000008186 Collagen Human genes 0.000 description 2
- 108010035532 Collagen Proteins 0.000 description 2
- 206010010356 Congenital anomaly Diseases 0.000 description 2
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 2
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 2
- 208000033626 Renal failure acute Diseases 0.000 description 2
- 208000034189 Sclerosis Diseases 0.000 description 2
- 208000026723 Urinary tract disease Diseases 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 2
- 201000011040 acute kidney failure Diseases 0.000 description 2
- 239000002870 angiogenesis inducing agent Substances 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 238000004159 blood analysis Methods 0.000 description 2
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 2
- 229920001436 collagen Polymers 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 2
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000003907 kidney function Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 2
- 239000000101 novel biomarker Substances 0.000 description 2
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 2
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 238000005353 urine analysis Methods 0.000 description 2
- 206010001580 Albuminuria Diseases 0.000 description 1
- 102000005862 Angiotensin II Human genes 0.000 description 1
- 101800000733 Angiotensin-2 Proteins 0.000 description 1
- 108060006698 EGF receptor Proteins 0.000 description 1
- PMMYEEVYMWASQN-DMTCNVIQSA-N Hydroxyproline Chemical compound O[C@H]1CN[C@H](C(O)=O)C1 PMMYEEVYMWASQN-DMTCNVIQSA-N 0.000 description 1
- 206010021137 Hypovolaemia Diseases 0.000 description 1
- CZGUSIXMZVURDU-JZXHSEFVSA-N Ile(5)-angiotensin II Chemical compound C([C@@H](C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)CC)C(=O)N[C@@H](CC=1NC=NC=1)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C([O-])=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CCCNC(N)=[NH2+])NC(=O)[C@@H]([NH3+])CC([O-])=O)C(C)C)C1=CC=C(O)C=C1 CZGUSIXMZVURDU-JZXHSEFVSA-N 0.000 description 1
- 208000001019 Inborn Errors Metabolism Diseases 0.000 description 1
- 238000012313 Kruskal-Wallis test Methods 0.000 description 1
- 206010029155 Nephropathy toxic Diseases 0.000 description 1
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 description 1
- 108010048233 Procalcitonin Proteins 0.000 description 1
- 208000001647 Renal Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 206010061481 Renal injury Diseases 0.000 description 1
- 206010038933 Retinopathy of prematurity Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 1
- 229950006323 angiotensin ii Drugs 0.000 description 1
- 102000015736 beta 2-Microglobulin Human genes 0.000 description 1
- 108010081355 beta 2-Microglobulin Proteins 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 238000000738 capillary electrophoresis-mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 230000001447 compensatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001212 derivatisation Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- PMMYEEVYMWASQN-UHFFFAOYSA-N dl-hydroxyproline Natural products OC1C[NH2+]C(C([O-])=O)C1 PMMYEEVYMWASQN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000029142 excretion Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000024924 glomerular filtration Effects 0.000 description 1
- 230000036571 hydration Effects 0.000 description 1
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 description 1
- 229960002591 hydroxyproline Drugs 0.000 description 1
- 208000016245 inborn errors of metabolism Diseases 0.000 description 1
- 208000015978 inherited metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 201000006370 kidney failure Diseases 0.000 description 1
- 150000002605 large molecules Chemical class 0.000 description 1
- 229920002521 macromolecule Polymers 0.000 description 1
- 238000001906 matrix-assisted laser desorption--ionisation mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000010172 mouse model Methods 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 201000009925 nephrosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 231100000417 nephrotoxicity Toxicity 0.000 description 1
- 229940021182 non-steroidal anti-inflammatory drug Drugs 0.000 description 1
- 238000002414 normal-phase solid-phase extraction Methods 0.000 description 1
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 description 1
- 230000010412 perfusion Effects 0.000 description 1
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 1
- CWCXERYKLSEGEZ-KDKHKZEGSA-N procalcitonin Chemical compound C([C@@H](C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)CC)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)NCC(O)=O)[C@@H](C)O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1NC=NC=1)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CCCCN)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)NC(=O)[C@@H](NC(=O)CNC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCSC)NC(=O)[C@H]1NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)CNC(=O)[C@@H](N)CSSC1)[C@@H](C)O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)O)C1=CC=CC=C1 CWCXERYKLSEGEZ-KDKHKZEGSA-N 0.000 description 1
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 1
- 238000000575 proteomic method Methods 0.000 description 1
- 238000010992 reflux Methods 0.000 description 1
- 206010038433 renal dysplasia Diseases 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001839 systemic circulation Effects 0.000 description 1
- FGMPLJWBKKVCDB-UHFFFAOYSA-N trans-L-hydroxy-proline Natural products ON1CCCC1C(O)=O FGMPLJWBKKVCDB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940099456 transforming growth factor beta 1 Drugs 0.000 description 1
- 206010045458 umbilical hernia Diseases 0.000 description 1
- 230000036325 urinary excretion Effects 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно, к патологической физиологии, клинической лабораторной диагностике, детской хирургии, урологии, нефрологии, педиатрии. При осуществлении способа используется масс-спектрометрический анализ волатома мочи.The invention relates to medicine, namely to pathological physiology, clinical laboratory diagnostics, pediatric surgery, urology, nephrology, pediatrics. When implementing the method, mass spectrometric analysis of urine volatome is used.
Первичный пузырно-мочеточниковый рефлюкс (ПМР) относится к группе диспластических заболеваний почек [Macioszek S, Wawrzyniak R, Kranz A, et al. Comprehensive Metabolic Signature of Renal Dysplasia in Children. A Multiplatform Metabolomics Concept. Front Mol Biosci. 2021; 8:665661] и является одной из наиболее распространенных врожденных уропатий у детей [Hajiyev Р, Burgu В. Contemporary Management of Vesicoureteral Reflux. Eur Urol Focus. 2017;3(2-3): 181-188], приводящих к развитию рефлюкс-нефропатии и хронической болезни почек [Fillion ML, Watt CL, Gupta IR. Vesicoureteric reflux and reflux nephropathy: from mouse models to childhood disease. Pediatr Nephrol. 2014;29(4):757-766], которая достигает конечной стадии у 25-60% пациентов [Chertin В, Abu Arafeh W, Kocherov S. Endoscopic correction of complex cases of vesicoureteral reflux utilizing Vantris as a new nonbiodegradable tissue-augmenting substance. Pediatr Surg Int. 2014; 30 (4):445-448].Primary vesicoureteral reflux (VUR) belongs to the group of dysplastic kidney diseases [Macioszek S, Wawrzyniak R, Kranz A, et al. Comprehensive Metabolic Signature of Renal Dysplasia in Children. A Multiplatform Metabolomics Concept. Front Mol Biosci. 2021; 8:665661] and is one of the most common congenital uropathies in children [Hajiyev R, Burgu V. Contemporary Management of Vesicoureteral Reflux. Euro Urol Focus. 2017;3(2-3): 181-188], leading to the development of reflux nephropathy and chronic kidney disease [Fillion ML, Watt CL, Gupta IR. Vesicoureteric reflux and reflux nephropathy: from mouse models to childhood disease. Pediatr Nephrol. 2014;29(4):757-766], which reaches the final stage in 25-60% of patients [Chertin B, Abu Arafeh W, Kocherov S. Endoscopic correction of complex cases of vesicoureteral reflux efficient Vantris as a new nonbiodegradable tissue-augmenting substance. Pediatr Surg Int. 2014; 30 (4):445-448].
Диагностика почечной недостаточности в настоящее время основывается на определении уровня сывороточного креатинина, альбуминурии и скорости клубочковой фильтрации (СКФ). Однако эти индикаторы не являются чувствительными и специфичными на ранних этапах повреждения почек и не отражают полную картину развития патологии [Sanchez-Niño, М. D., Sanz, А. В., Ramos, А. М., Fernandez-Fernandez, В. & Ortiz, A. Clinical proteomics in kidney disease as an exponential technology: Heading towards the disruptive phase. Clinical Kidney Journal (2017) doi: 10.1093 /ckj/sfx023].Diagnosis of renal failure is currently based on serum creatinine, albuminuria, and glomerular filtration rate (GFR). However, these indicators are not sensitive and specific in the early stages of kidney damage and do not reflect the full picture of the development of pathology [Sanchez-Niño, M. D., Sanz, A. V., Ramos, A. M., Fernandez-Fernandez, V. & Ortiz, A. Clinical proteomics in kidney disease as an exponential technology: Heading towards the disruptive phase. Clinical Kidney Journal (2017) doi: 10.1093 /ckj/sfx023].
Уровень креатинина в сыворотке может зависеть от расы, пола, мышечной массы, статуса гидратации и лекарств; следовательно, изменения креатинина могут не отражать истинных изменений функции почек [Zhang WR, Parikh CR. Biomarkers of Acute and Chronic Kidney Disease. Annu Rev Physiol. 2019; 81:309-33310]. В связи с высокими компенсаторно-приспособительными возможностями почки и непрямой зависимостью между уровнем креатинина сыворотки и рСКФ сывороточные концентрации креатинина повышаются в сыворотке только в случае повреждения 50-75% почечной паренхимы [Mussap, М., Noto, A., Fanos, V. & Van Den Anker, J. N. Emerging biomarkers and metabolomics for assessing toxic nephropathy and acute kidney injury (AKI) in neonatology. BioMed Research International (2014) doi: 10.1155/2014/602526]. Кроме того, сывороточный креатинин может увеличиваться без прямого повреждения почек при гиповолемии, применении нестероидных противовоспалительных препаратов или многих других причинах снижения почечной перфузии [Rysz, J., Gluba-Brzózka, A., Franczyk, В., Jablonowski, Z. & Cialkowska-Rysz, A. Novel biomarkers in the diagnosis of chronic kidney disease and the prediction of its outcome. International Journal of Molecular Sciences (2017) doi: 10.3390 /ijms18081702], или напротив, может оставаться неизменным в условиях значительного повреждения канальцев, особенно у пациентов с хорошей основной функцией почек и значительным почечным резервом [Zhang WR, Parikh CR. Biomarkers of Acute and Chronic Kidney Disease. Annu Rev Physiol. 2019; 81:309-33310]. Чтобы устранить эти ограничения, исследования с использованием новых технологий были сосредоточены на выявлении структурных маркеров повреждения почечных канальцев в моче или системном кровотоке, которые непосредственно производятся почками или накапливаются в результате дисфункции канальцевых клеток после повреждения почек [Molin, L. et al. A comparison between MALDI-MS and CE-MS data for biomarker assessment in chronic kidney diseases. J. Proteomics (2012) doi:10.1016/j.jprot.2012.07.024].Serum creatinine levels may be affected by race, sex, muscle mass, hydration status, and medications; therefore, changes in creatinine may not reflect true changes in kidney function [Zhang WR, Parikh CR. Biomarkers of Acute and Chronic Kidney Disease. Annu Rev Physiol. 2019; 81:309-33310]. Due to the high compensatory and adaptive capabilities of the kidney and the indirect relationship between serum creatinine levels and eGFR, serum creatinine concentrations increase in the serum only if 50-75% of the renal parenchyma is damaged [Mussap, M., Noto, A., Fanos, V. & Van Den Anker, J. N. Emerging biomarkers and metabolomics for assessing toxic nephropathy and acute kidney injury (AKI) in neonatology. BioMed Research International (2014) doi: 10.1155/2014/602526]. In addition, serum creatinine may increase without direct renal damage due to hypovolemia, use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs, or many other causes of decreased renal perfusion [Rysz, J., Gluba-Brzózka, A., Franczyk, B., Jablonowski, Z., & Cialkowska- Rysz, A. Novel biomarkers in the diagnosis of chronic kidney disease and the prediction of its outcome. International Journal of Molecular Sciences (2017) doi: 10.3390 /ijms18081702], or conversely, may remain unchanged in the setting of significant tubular damage, especially in patients with good underlying renal function and significant renal reserve [Zhang WR, Parikh CR. Biomarkers of Acute and Chronic Kidney Disease. Annu Rev Physiol. 2019; 81:309-33310]. To address these limitations, research using new technologies has focused on identifying structural markers of renal tubular damage in urine or systemic circulation that are directly produced by the kidneys or accumulate as a result of tubular cell dysfunction following renal injury [Molin, L. et al. A comparison between MALDI-MS and CE-MS data for biomarker assessment in chronic kidney diseases. J. Proteomics (2012) doi:10.1016/j.jprot.2012.07.024].
В исследовании авторов [Bukharina A, Fedulkina A, Demidova K, et al. Omics technologies in screening for kidney disease in children with congenital uropathy. Annals of the Russian academy of medical sciences. 2022;77: 354-361] использование стандартных анализов креатинина и СКФ не позволило найти пороговое значение, которое позволяло бы разделить группы больные -здоровые. Повышение в моче детей с ПМР биомаркеров воспаления, ангиогенеза и фиброза подтверждало наличие персистирующего повреждения почек, гипоксии паренхимы, активации фиброза и воспаления в ней. Данные изменения не нашли отражения в результатах стандартных исследований.In a study by the authors [Bukharina A, Fedulkina A, Demidova K, et al. Omics technologies in screening for kidney disease in children with congenital uropathy. Annals of the Russian academy of medical sciences. 2022;77: 354-361] the use of standard analyzes of creatinine and GFR did not allow us to find a threshold value that would allow us to separate the sick and healthy groups. An increase in biomarkers of inflammation, angiogenesis and fibrosis in the urine of children with PMR confirmed the presence of persistent kidney damage, hypoxia of the parenchyma, activation of fibrosis and inflammation in it. These changes were not reflected in the results of standard studies.
Известен способ оценки состояния почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом (ПМР) для прогнозирования прогрессирования рефлюкс-нефропатии (РН) на основании исследования мочевой экскреции маркеров склерозирования (трансформирующего фактора роста-β1), ангиотензина II, прокальцитонина, β2-микроглобулина) и коллагенообразования (пептид-связанного и свободного гидроксипролина) [Зайкова Н.М., Длин В.В., Синицына Л.А., Еремеева Н.Е. и др. Маркеры коллагенообразования и склерозирования в диагностике прогрессирования рефлюкс-нефропатии у детей. Нефрология 2018; 22 (3): 33-42]. В ходе исследования установлена прямая корреляционная связь между уровнем экскреции AngII, TGF-β1, ПКТ и степенью тяжести РН у больных с ПМР. Недостатком данного способа является тот факт, что изменение данной панели биомаркеров происходит позже, чем изменение метаболома, поэтому метод не чувствителен на ранних этапах повреждения почек. Однако возможно его использование для прогнозирования нефросклероза у детей с ПМР. Также для проведения анализа каждого из 5 маркеров требуется не менее 3,5 часов и необходима предварительная пробподготовка и дорогостоящие наборы для иммуноферментного анализа. Это делает данный способ непригодным для скрининга начальных этапов повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом и быстрого разделения пациентов на группы «с повреждением» и «без повреждения».There is a known method for assessing the condition of the kidneys in children with vesicoureteral reflux (VUR) to predict the progression of reflux nephropathy (RN) based on a study of urinary excretion of sclerosis markers (transforming growth factor-β1), angiotensin II, procalcitonin, β2-microglobulin) and collagen formation (peptide-bound and free hydroxyproline) [Zaykova N.M., Dlin V.V., Sinitsyna L.A., Eremeeva N.E. and others. Markers of collagen formation and sclerosis in the diagnosis of progression of reflux nephropathy in children. Nephrology 2018; 22 (3): 33-42]. The study established a direct correlation between the level of excretion of AngII, TGF-β1, PCT and the severity of ROP in patients with PMR. The disadvantage of this method is the fact that changes in this panel of biomarkers occur later than changes in the metabolome, so the method is not sensitive in the early stages of kidney damage. However, it is possible to use it to predict nephrosclerosis in children with VUR. Also, to analyze each of the 5 markers, it takes at least 3.5 hours and requires preliminary sample preparation and expensive kits for enzyme immunoassay. This makes this method unsuitable for screening the initial stages of kidney damage in children with vesicoureteral reflux and quickly dividing patients into groups “with damage” and “without damage”.
Известен способ оценки состояния почек у детей с ПМР: оценка уровня VEGF А в моче (Патент RU 2442982 С1, опубл. 20.02.2012.), согласно которому у детей с ПМР измерялся уровень VEGF А в моче до коррекции рефлюкса, и показано, что увеличение его концентрации свыше 140 пг/мл свидетельствует о повреждении почек. Однако данный способ имеет ограничения, так как использован только один биомаркер гипоксии VEGF для оценки состояния почек. Учитывая многогранный патогенез поражения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом определение только одного маркера недостаточно для диагностики различных процессов. Время проведения иммуноферментного анализа составляет 3.5 часа. При использовании данной методики необходимо заранее знать определяемый маркер и иметь набор для его определения с моноклональными антителами. При использовании этого метода необходима предварительная пробподготовка, в отличие от исследования метаболома, что делает его мало пригодным для скрининга.There is a known method for assessing the condition of the kidneys in children with PMR: assessing the level of VEGF A in urine (Patent RU 2442982 C1, published on February 20, 2012), according to which the level of VEGF A in urine was measured in children with PMR before correction of reflux, and it was shown that an increase in its concentration above 140 pg/ml indicates kidney damage. However, this method has limitations, since only one biomarker of hypoxia, VEGF, is used to assess the condition of the kidneys. Considering the multifaceted pathogenesis of kidney damage in children with vesicoureteral reflux, determining only one marker is not enough to diagnose various processes. The enzyme immunoassay takes 3.5 hours. When using this technique, it is necessary to know the marker being determined in advance and have a kit for its determination with monoclonal antibodies. When using this method, preliminary sample preparation is required, in contrast to metabolome research, which makes it less suitable for screening.
Известен способ анализа протеома с использованием масс-спектрометрии Method for the early detection of renal disease using proteomics, Hegedus et al. Proteomics, (патент US 9234898 B1, опубл. 28.01.2016.) При анализе протеома определяются белки или их фрагменты с молекулярной массой от 5 до 70 кДа. Однако это достаточно крупные молекулы, определение которых требует дополнительной пробоподготовки (твердофазной экстракции, дериватизации анализируемого вещества), наличия сложного дорогостоящего оборудования и квалифицированный персонал. Кроме того, требуется применение сложных биомедстатистических программ для обработки полученных результатов, так как крупные белковые молекулы фрагментируются в ходе исследования, их молекулярная масса изменяется, могут детектироваться в прямой и обратной последовательности, их идентификация затруднительна. Изменения протеома появляются позже, чем изменения метаболома. Время проведения анализа протеома в данном исследовании - 2 часа, что связано с предварительной хроматографией и гораздо превосходит время исследования метаболома (не более 15 минут). Кроме того, для проведения протеомного анализа требуются дорогостоящие хроматографические колонки и другие реактивы.A known method for analyzing the proteome using mass spectrometry is Method for the early detection of renal disease using proteomics, Hegedus et al. Proteomics, (patent US 9234898 B1, published on January 28, 2016.) When analyzing the proteome, proteins or their fragments with a molecular weight of 5 to 70 kDa are determined. However, these are quite large molecules, the determination of which requires additional sample preparation (solid-phase extraction, derivatization of the analyte), the presence of complex expensive equipment and qualified personnel. In addition, the use of complex biomedical statistical programs is required to process the results obtained, since large protein molecules are fragmented during the study, their molecular weight changes, can be detected in direct and reverse sequence, and their identification is difficult. Proteome changes appear later than metabolome changes. The time for proteome analysis in this study is 2 hours, which is associated with preliminary chromatography and far exceeds the time for metabolome research (no more than 15 minutes). In addition, proteomic analysis requires expensive chromatography columns and other reagents.
К «идеальному» биомаркеру предъявляются многочисленные требования. Помимо хороших преаналитических свойств, такой маркер должен быть чувствительным, специфичным, точным и надежным, быстро реагировать на любое повреждение почек, а его измерение должно быть стандартизированным, простым, быстрым и недорогим. «Идеальный» биомаркер должен быть связан с определенным звеном патогенеза хронической болезни почек (ХБП), что позволило бы отслеживать интенсивность тех или иных патологических процессов при ХБП. Кроме этого, такой биомаркер должен позволить диагностировать повреждение почек до истощения почечного резерва и лабораторно диагностируемого снижения их функции [Rysz, J., Gluba-Brzózka, A., Franczyk, В., Jablonowski, Z. & Cialkowska-Rysz, A. Novel biomarkers in the diagnosis of chronic kidney disease and the prediction of its outcome. International Journal of Molecular Sciences (2017) doi:10. 3390 /ijms18081702]. В настоящее время, биомаркеры, доступные в клинической практике, не сочетают в себе всех этих качеств.There are numerous requirements for an “ideal” biomarker. In addition to good preanalytical properties, such a marker must be sensitive, specific, accurate and reliable, respond quickly to any kidney damage, and its measurement must be standardized, simple, fast and inexpensive. An “ideal” biomarker should be associated with a specific link in the pathogenesis of chronic kidney disease (CKD), which would allow monitoring the intensity of certain pathological processes in CKD. In addition, such a biomarker should allow the diagnosis of kidney damage before the depletion of renal reserve and a laboratory-diagnosed decline in their function [Rysz, J., Gluba-Brzózka, A., Franczyk, V., Jablonowski, Z. & Cialkowska-Rysz, A. Novel biomarkers in the diagnosis of chronic kidney disease and the prediction of its outcome. International Journal of Molecular Sciences (2017) doi:10. 3390 /ijms18081702]. Currently, biomarkers available in clinical practice do not combine all these qualities.
В последнее время развивается способ анализа проб, не требующего идентификации веществ, - нетаргетное профилирование. Нетаргетный анализ основан на определении и сравнении концентраций множества химических соединений, так называемых «профилей» или «образов» проб [Coene, K. L. М. et al. Next-generation metabolic screening: targeted and untargeted metabolomics for the diagnosis of inborn errors of metabolism in individual patients. J. Inherit. Metab. Dis. (2018) doi: 10.1007 /s10545-017-0131-6]. Потенциально возможно определить метаболомный профиль любой патологии, при условии стремления к минимально возможной фрагментации соединений на этапе ионизации и регистрации максимального числа пиков метаболитов. Как и следовало ожидать, у такого метода есть особенности, обусловленные тем, что интерпретация результатов происходит за счет математической и статистической обработки данных большой выборки проб. Результаты такого нетаргетного анализ возможно получить с помощью дополнительных биоинформатических инструментов [Khoomrung, S. et al. Metabolomics and integrative omics for the development of Thai traditional medicine. Frontiers in Pharmacology (2017) doi:10.3389/fphar.2017.00474].Recently, a method of analyzing samples that does not require identification of substances has been developing - non-target profiling. Non-targeted analysis is based on determining and comparing the concentrations of multiple chemical compounds, so-called “profiles” or “patterns” of samples [Coene, K. L. M. et al. Next-generation metabolic screening: targeted and untargeted metabolomics for the diagnosis of inborn errors of metabolism in individual patients. J. Inherit. Metab. Dis. (2018) doi: 10.1007/s10545-017-0131-6]. It is potentially possible to determine the metabolomic profile of any pathology, provided that we strive for the minimum possible fragmentation of compounds at the ionization stage and register the maximum number of metabolite peaks. As one would expect, this method has features due to the fact that the interpretation of the results occurs through mathematical and statistical processing of data from a large sample of samples. The results of such non-targeted analysis can be obtained using additional bioinformatics tools [Khoomrung, S. et al. Metabolomics and integrative omics for the development of Thai traditional medicine. Frontiers in Pharmacology (2017) doi:10.3389/fphar.2017.00474].
На настоящий момент из уровня техники не известны сведения об обнаружении повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом с помощью масс-спектрометрического анализа летучих органических соединений (волатома) мочи.To date, there is no prior knowledge of the detection of kidney damage in children with vesicoureteral reflux using mass spectrometric analysis of volatile organic compounds (volatome) of urine.
Все известные способы не решали проблему неинвазивной диагностики повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом в короткий временной промежуток без предварительной пробоподготовки.All known methods have not solved the problem of non-invasive diagnosis of kidney damage in children with vesicoureteral reflux in a short period of time without preliminary sample preparation.
Раскрытие сущности изобретенияDisclosure of the invention
Техническим результатом, на достижение которого направлено заявленное изобретение, является повышение эффективности диагностики повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксомThe technical result to which the claimed invention is aimed is to increase the efficiency of diagnosing kidney damage in children with vesicoureteral reflux
Технический результат достигается за счет того, что способ диагностики повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом характеризуется сбором мочи у пациентов с последующим анализом масс-спектров летучих органических соединений, выделяемых пробами мочи без предварительной пробподготовки, на лазерном масс-спектрометре, и при регистрации в масс-спектрах набора пиков, 20 пиков в диапазоне от 42 до 287,1 m/z, диагностируют повреждение паренхимы почек.The technical result is achieved due to the fact that the method for diagnosing kidney damage in children with vesicoureteral reflux is characterized by collecting urine from patients with subsequent analysis of the mass spectra of volatile organic compounds emitted by urine samples without preliminary sample preparation, on a laser mass spectrometer, and during registration in the mass spectra of a set of peaks, 20 peaks in the range from 42 to 287.1 m/z, diagnose damage to the kidney parenchyma.
Способ диагностики был подтвержден в исследовании, где был применен нетаргетный анализ масс-спектров летучих органических соединений мочи и сопоставлен с результатами содержания креатинина сыворотки крови и СКФ у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом и без таковых. Для верификации повреждения почек были определены мочевые уровни биомаркеров воспаления, фиброза и ангиогенных факторов.The diagnostic method was validated in a study using non-targeted mass spectral analysis of urine VOCs and compared with serum creatinine and GFR results in children with and without vesicoureteral reflux. To verify kidney damage, urinary levels of biomarkers of inflammation, fibrosis and angiogenic factors were determined.
Осуществление изобретенияCarrying out the invention
Изобретение поясняется чертежом, где на фиг. 1 представлена зависимость полного ионного тока от времени при исследовании проб, на фиг. 2 - результат применения метода главных компонент к анализу масс-спектров ЛОС мочи больных (синие точки) и здоровых (красные точки), на фиг. 3 - сравнение результатов масс-спектрометрического анализа ЛОС и теста на креатинин и СКФ. Кроме того, в таблице 1 приведен перечень пиков с соответствующими р-значениями, в таблице 2 - характеристики групп исследования, в таблице 3 - мочевые уровни маркеров воспаления, факторов фибро- и ангиогенеза.The invention is illustrated by the drawing, where in FIG. Figure 1 shows the dependence of the total ion current on time during the study of samples; Fig. 2 - the result of applying the principal component method to the analysis of the mass spectra of VOCs in the urine of patients (blue dots) and healthy ones (red dots), in Fig. 3 - comparison of the results of mass spectrometric analysis of VOCs and the test for creatinine and GFR. In addition, Table 1 shows a list of peaks with the corresponding p-values, Table 2 shows the characteristics of the study groups, Table 3 shows urinary levels of inflammatory markers, fibro- and angiogenesis factors.
На Фиг. 1 использованы следующие обозначения 1 - участок вытеснения воздуха в пробирке аргоном, длительность ~ 30 с (закрашен синим); 2 - участок записи стабильного масс-спектра, длительность ~ 120 с (закрашен красным) и при установке пустой пробирки (незакрашенная область). На врезке показан единичный масс-спектр пробы мочи.In FIG. 1 the following designations are used: 1 - area of air displacement in a test tube with argon, duration ~ 30 s (colored blue); 2 - area of recording a stable mass spectrum, duration ~ 120 s (shaded in red) and when an empty test tube is installed (unshaded area). The inset shows a single mass spectrum of a urine sample.
На фиг. 3 - А - сравнение с тестом на креатинин; Б - сравнение с тестом на СКФ.In fig. 3 - A - comparison with the creatinine test; B - comparison with the GFR test.
В таблице 3 - М - медиана; LQ - нижний квартиль; UQ - верхний квартиль; р - критерий достоверности различий по отношению к показателям группы контроля.In table 3 - M - median; LQ - lower quartile; UQ - upper quartile; p - criterion for the significance of differences in relation to the indicators of the control group.
Способ диагностики повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксом осуществляют следующим образом.A method for diagnosing kidney damage in children with vesicoureteral reflux is as follows.
У пациентов с первично установленным диагнозом пузырно-мочеточниковый рефлюкс осуществлялся сбор средней порции утренней мочи до начала лечения. После центрифугирования 10 мин при 14 000 g производилось аликвотирование образцов в пластиковые пробирки типа эппендорф.In patients with a primary diagnosis of vesicoureteral reflux, a mid-morning urine sample was collected before treatment. After centrifugation for 10 min at 14,000 g, samples were aliquoted into plastic Eppendorf tubes.
Данные образцы мочи хранились после сбора хранились при температуре -80°С. К образцам мочи, полученным от пациентов, не применялись никакие процедуры дополнительной обработки и пробоподготовки. Перед измерениями образцы размораживали при комнатной температуре в течение 10 минут.These urine samples were stored at -80°C after collection. No additional processing or sample preparation procedures were applied to urine samples obtained from patients. Before measurements, the samples were thawed at room temperature for 10 minutes.
Авторы при осуществлении способа использовали времяпролетный масс-спектрометр ЭМГ-30-3 рефлектрон с разрешающей способностью 5000.When implementing the method, the authors used an EMG-30-3 reflectron time-of-flight mass spectrometer with a resolution of 5000.
Пробы разливались по микроцентрифужным пробиркам порциями по 20 мкл. Микроцентрифужные пробирки с пробами последовательно устанавливалась на герметичный пневматический разъем и продувалась потоком чистого аргона (99,995). Испаряющиеся с поверхности пробы ЛОС мочи поступали в потоке аргона в герметичную камеру, где происходила их ионизация. Масс-спектр ЛОС каждого образца записывался в течение 150 секунд, из которых в первые 30 секунд происходило вытеснение воздуха в пробирках аргоном и стабилизация масс-спектров (фиг. 1). Обработка полученных масс-спектров проводилась в самостоятельно разработанной программе в среде Python 3.7.Samples were poured into microcentrifuge tubes in portions of 20 μl. Microcentrifuge tubes with samples were sequentially installed on a sealed pneumatic connector and purged with a stream of pure argon (99.995). Urine VOC samples evaporating from the surface were conveyed in a stream of argon into a sealed chamber, where they were ionized. The VOC mass spectrum of each sample was recorded for 150 seconds, of which in the first 30 seconds the air in the tubes was displaced by argon and the mass spectra stabilized (Fig. 1). Processing of the obtained mass spectra was carried out in a self-developed program in the Python 3.7 environment.
Исследование было проведено на образцах мочи 42 пациентов (средний возраст 5,4+2,3 года), разделенных на 2 группы: 1 группа - 24 ребенка с ПМР II-V степени, 2 группа сравнения - 18 пациентов с малой хирургической патологией без патологии мочевыделительной системы.The study was conducted on urine samples of 42 patients (average age 5.4+2.3 years), divided into 2 groups: group 1 - 24 children with grade II-V VUR, comparison group 2 - 18 patients with minor surgical pathology without pathology urinary system.
В таблице 1 приведен перечень пиков с соответствующими р-значениями. Анализ массива данных, проводившийся с использованием критерия Краскела-Уоллиса, показал, что в массиве, состоящем из 342 пиков, существует всего 20 пиков с р<0,05, по которым можно отличить группу пациентов с заболеваниями от контрольной группы.Table 1 provides a list of peaks with corresponding p-values. Analysis of the data set using the Kruskal-Wallis test showed that in the array consisting of 342 peaks, there are only 20 peaks with p < 0.05, which can be used to distinguish the group of patients with diseases from the control group.
Из этих пиков выбраны четыре пика, имеющие в своем наборе наибольшее количество ненулевых значений. К этим четырем был применен метод главных компонент (МГК). Результат анализа МГК представлен на фиг. 2. Разделение областей проводилось методом линейного дискриминантного анализа.From these peaks, four peaks were selected that have the largest number of non-zero values in their set. Principal component analysis (PCA) was applied to these four. The result of the PCA analysis is presented in Fig. 2. The division of areas was carried out using the method of linear discriminant analysis.
Как видно из фиг. 1, в координатах двух первых главных компонент наблюдается разделение двух групп пациентов. Это говорит о том, что в ЛОС, собираемых над поверхностью пробы мочи при комнатной температуре, содержится информация о состоянии пациента и эта информация может быть использована для целей диагностики заболеваний. На основе данных фиг. 2 можно оценить общепринятые статистические показатели - чувствительность и селективность. Для приведенных результатов они составят соответственно 22/23=0,96 и 10/18=0,56. Очевидно, что для получения более точных результатов необходимо увеличить объем выборки и стратифицировать пациентов как в контрольной группе, так и в группе больных не только по полу, но и возрасту. Это связано с тем, что в составе ЛОС, кроме изменений, связанных с заболеванием, возможно, наблюдаются возрастные изменения.As can be seen from Fig. 1, in the coordinates of the first two principal components there is a separation of two groups of patients. This suggests that VOCs collected above the surface of a urine sample at room temperature contain information about the patient's condition and this information can be used for disease diagnosis purposes. Based on the data in FIG. 2, you can evaluate the generally accepted statistical indicators - sensitivity and selectivity. For the given results they will be 22/23=0.96 and 10/18=0.56, respectively. Obviously, to obtain more accurate results, it is necessary to increase the sample size and stratify patients both in the control group and in the group of patients not only by gender, but also by age. This is due to the fact that in the composition of VOCs, in addition to changes associated with the disease, age-related changes may be observed.
Сравнение результатов масс-спектрометрического исследования и результатов анализа на креатинин и СКФ представлено на фиг. 3, где приведено распределение результатов анализа для больных (красные точки), и здоровых (синие точки) пациентов в координатах значение анализа - амплитуда первой главной компоненты масс-спектров. Как видно из рисунка, по полученным данным анализов креатинина и СКФ невозможно найти пороговое значение, которое позволяет разделить пациентов на группы больных и здоровых. Это видно и из сравнения средних величин результатов анализа для двух групп, приведенных в таблице 2. Поэтому в анализируемом случае ни креатинин, ни СКФ не могут быть использованы в качестве индикатора наличия заболевания. В то же время масс-спектрометрические данные позволяют достаточно эффективно разделить группы, как это показано на фиг. 3. Разделение областей так же, как и в первом случае, проводилось методом линейного дискриминантного анализа.A comparison of the results of the mass spectrometry study and the results of the analysis of creatinine and GFR is presented in Fig. 3, which shows the distribution of analysis results for sick (red dots) and healthy (blue dots) patients in the coordinates the analysis value is the amplitude of the first principal component of the mass spectra. As can be seen from the figure, based on the obtained data from analyzes of creatinine and GFR, it is impossible to find a threshold value that allows dividing patients into groups of sick and healthy. This is also evident from a comparison of the average values of the analysis results for the two groups shown in Table 2. Therefore, in the analyzed case, neither creatinine nor GFR can be used as an indicator of the presence of the disease. At the same time, mass spectrometric data allows the groups to be separated quite effectively, as shown in Fig. 3. The division of areas, in the same way as in the first case, was carried out by the method of linear discriminant analysis.
Результаты исследования СКФ и уровня креатинина сыворотки крови представлены в таблице 2. Статистически значимых отличий данных показателей между группами не выявлено.The results of the study of GFR and serum creatinine levels are presented in Table 2. There were no statistically significant differences in these indicators between the groups.
Результаты исследования мочевых уровней IL-8, IL-18, МСР-1, VEGF и TGF-β1 представлены в таблице 3. В моче детей с ПМР наблюдалось повышение концентрации маркеров воспаления МСР-1 (р<0,001), IL-18 (р<0,001), IL-8 (р<0,003), ангиогенеза VEGF (р<0,001) и фиброза TGF-β1 (р<0,004) при сравнении с группой контроля. Следует отметить, что в группе пациентов с ПМР концентрация маркеров не зависела от степени ПМР (р>0,05).The results of the study of urinary levels of IL-8, IL-18, MCP-1, VEGF and TGF-β1 are presented in Table 3. In the urine of children with PMR, an increase in the concentration of inflammatory markers MCP-1 (p < 0.001), IL-18 (p <0.001), IL-8 (p<0.003), VEGF angiogenesis (p<0.001) and TGF-β1 fibrosis (p<0.004) when compared with the control group. It should be noted that in the group of patients with VUR, the concentration of markers did not depend on the degree of VUR (p>0.05).
Изобретение поясняется примерами.The invention is illustrated by examples.
ПРИМЕР 1 (контрольная группа).EXAMPLE 1 (control group).
Пациент К., в возрасте 5 лет и 2-х месяцев, поступил в хирургическое отделение на плановое оперативное лечение по поводу пупочной грыжи. По данным стандартного клинико-лабораторного обследования - практически здоров, патологии со стороны мочевыделительной системы по данным ультразвукового исследования с допплерометрией не обнаружено. Общий анализ крови и мочи без патологии, креатинин сыворотки крови (58,3 мкмоль/л) и СКФ (96 мл/мин/1,73 м2) в норме. Концентрация мочевых уровней IL-8 - 2,7 пг/мл; IL-18 - 3,5 пг/мл; МСР-1 - 14,4 пг/мл; VEGF - 47 пг/мл; TGF-β1 - 7,5 нг/мл. Масс-спектрометрический анализ летучих органических соединений этой же пробы при комнатной температуре и атмосферном давлении не обнаружил пиков в диапазоне от 42 до 287,1 m/z, характерных для повреждения почек.Patient K., aged 5 years and 2 months, was admitted to the surgical department for planned surgical treatment for an umbilical hernia. According to a standard clinical and laboratory examination, he is practically healthy; no pathology of the urinary system was detected according to ultrasound with Doppler. General blood and urine analysis without pathology, serum creatinine (58.3 µmol/l) and GFR (96 ml/min/1.73 m2 ) are normal. The concentration of urinary IL-8 levels is 2.7 pg/ml; IL-18 - 3.5 pg/ml; MCP-1 - 14.4 pg/ml; VEGF - 47 pg/ml; TGF-β1 - 7.5 ng/ml. Mass spectrometric analysis of volatile organic compounds of the same sample at room temperature and atmospheric pressure did not detect peaks in the range from 42 to 287.1 m/z, characteristic of kidney damage.
ПРИМЕР 2 (группа с ПМР).EXAMPLE 2 (group with PMR).
Пациент П., в возрасте 5 лет поступил в урологическое отделение на обследование. По данным ультразвукового исследования с допплерометрией и микционной цистоуретерографии обнаружен двухсторонний пузырно-мочеточниковый рефлюкс II-III степени. Общий анализ крови и мочи без патологии, креатинин сыворотки крови (45,7 мкмоль/л) и СКФ (105,4 мл/мин/1,73 м2) в норме. Концентрация мочевых уровней IL-8 - 55,9 пг/мл; IL-18 - 42,6 пг/мл; МСР-1 - 253,1 пг/мл; VEGF - 198,2 пг/мл; TGF-β1 - 33,4 нг/мл. Масс-спектрометрический анализ летучих органических соединений этой же пробы при комнатной температуре и атмосферном давлении обнаружил 20 пиков в диапазоне от 42 до 287,1 m/z, характерных для повреждения почек.Patient P., at the age of 5 years, was admitted to the urology department for examination. According to ultrasound examination with Doppler and voiding cystoureterography, bilateral vesicoureteral reflux of II-III degree was detected. General blood and urine analysis without pathology, serum creatinine (45.7 µmol/l) and GFR (105.4 ml/min/1.73 m2 ) are normal. The concentration of urinary IL-8 levels is 55.9 pg/ml; IL-18 - 42.6 pg/ml; MCP-1 - 253.1 pg/ml; VEGF - 198.2 pg/ml; TGF-β1 - 33.4 ng/ml. Mass spectrometric analysis of volatile organic compounds of the same sample at room temperature and atmospheric pressure revealed 20 peaks in the range from 42 to 287.1 m/z, characteristic of kidney damage.
Таким образом, проведенное исследование показало, что в регистрируемых масс-спектрах существует набор пиков, по которым возможно разделение групп здоровые - больные, и продемонстрировало потенциал масс-спектрометрического анализа волатолома для обнаружения повреждения почек у детей с ПМР. Повышение в моче детей с ПМР биомаркеров воспаления, ангиогенеза и фиброза подтверждало наличие персистирующего повреждения почек, гипоксии паренхимы, активации фиброза и воспаления в ней.Thus, the study showed that in the recorded mass spectra there is a set of peaks by which it is possible to separate healthy - sick groups, and demonstrated the potential of mass spectrometric analysis of volatolome for detecting kidney damage in children with PMR. An increase in biomarkers of inflammation, angiogenesis and fibrosis in the urine of children with PMR confirmed the presence of persistent kidney damage, hypoxia of the parenchyma, activation of fibrosis and inflammation in it.
Преимуществами предложенного способа для выявления повреждения почек у детей с ПМР являются: возможность единовременного определения большого числа различных веществ, удобство и экспрессность, отсутствие предварительной подготовки.The advantages of the proposed method for detecting kidney damage in children with VUR are: the possibility of simultaneous determination of a large number of different substances, convenience and speed, and the absence of preliminary preparation.
Способ диагностики повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксомMethod for diagnosing kidney damage in children with vesicoureteral reflux
Способ диагностики повреждения почек у детей с пузырно-мочеточниковым рефлюксомMethod for diagnosing kidney damage in children with vesicoureteral reflux
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2814399C1 true RU2814399C1 (en) | 2024-02-28 |
Family
ID=
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2239838C1 (en) * | 2003-03-14 | 2004-11-10 | Научный Центр Здоровья детей РАМН | Method for diagnosing reflux nephropathy |
| US20070015167A1 (en) * | 2005-07-15 | 2007-01-18 | Tss Biotech Inc. | Method for detecting vesicoureteral reflux or interstitial cystitis |
| RU2478210C1 (en) * | 2011-10-27 | 2013-03-27 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Оренбургская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ГБОУ ВПО ОрГМА Минздравсоцразвития России) | Diagnostic technique for reflux nephropathy a in children with vesicoureteral reflux |
| RU2702149C1 (en) * | 2018-10-24 | 2019-10-04 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Diagnostic technique for functional state of kidney parenchyma in children |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2239838C1 (en) * | 2003-03-14 | 2004-11-10 | Научный Центр Здоровья детей РАМН | Method for diagnosing reflux nephropathy |
| US20070015167A1 (en) * | 2005-07-15 | 2007-01-18 | Tss Biotech Inc. | Method for detecting vesicoureteral reflux or interstitial cystitis |
| RU2478210C1 (en) * | 2011-10-27 | 2013-03-27 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Оренбургская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ГБОУ ВПО ОрГМА Минздравсоцразвития России) | Diagnostic technique for reflux nephropathy a in children with vesicoureteral reflux |
| RU2702149C1 (en) * | 2018-10-24 | 2019-10-04 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Diagnostic technique for functional state of kidney parenchyma in children |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| ANDRIOLI V. et al. Primary Vesicoureteral reflux and chronic kidney disease in pediatric population. What we have learnt? Int Braz J Urol. 2020, 46(2), p.262-268. MATTOO T.K. Vesicoureteral reflux and reflux nephropathy. Adv Chronic Kidney Dis. 2011, 18(5), p.348-354. * |
| БУХАРИНА А.Б. и др. Омиксные технологии в скрининге повреждения почек у детей с рожденными уропатиями. Вестник РАМН. 2022, 77(5), стр.354-361. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20050101023A1 (en) | Methods for diagnosing urinary tract and prostatic disorders | |
| JP7104689B2 (en) | Histones and / or proADM as markers of adverse events | |
| Caubet et al. | Advances in urinary proteome analysis and biomarker discovery in pediatric renal disease | |
| SG173310A1 (en) | Apolipoprotein fingerprinting technique | |
| JP7042279B2 (en) | PROADM as a marker for adverse events | |
| JP7194673B2 (en) | Histones and/or proADM as Markers of Organ Damage | |
| Hortin et al. | Diagnostic potential for urinary proteomics | |
| JP6250600B2 (en) | Methods for detecting non-small cell lung cancer biomarkers | |
| WO2015179952A1 (en) | A metabolite panel for improved screening and diagnostic testing of cystic fibrosis | |
| US8465727B2 (en) | Biomarkers for the diagnosis of ALS | |
| US20070042426A1 (en) | Biomarkers and assays for myocardial infarction | |
| US20140236166A1 (en) | Biomarkers for distinguishing benign, pre-malignant, and malignant pancreatic cysts | |
| WO2017210751A1 (en) | Diagnostic method | |
| Jiang et al. | Integration of metabolomics and peptidomics reveals distinct molecular landscape of human diabetic kidney disease | |
| US20130102011A1 (en) | Human leucine-rich a-2-glycoprotein-1 and aminopeptidase n as risk indicators for cancer | |
| JP6128631B2 (en) | Marker for distinguishing diabetic nephropathy and use thereof | |
| RU2814399C1 (en) | Method of diagnostics of kidney damage in children with vesicoureteral reflux | |
| Fan et al. | Serum peptidome patterns for early screening of esophageal squamous cell carcinoma | |
| KR102047186B1 (en) | A high-throughput disease diagnostic system by fingerprinting of blood protein and metabolome based on MALDI-TOF mass spectrometry | |
| Papachristou et al. | Serum proteomic patterns as a predictor of severity in acute pancreatitis | |
| Creech et al. | Mass spectrometry-based approaches for clinical biomarker discovery in traumatic brain injury | |
| Lapolla et al. | Urinary peptides as a diagnostic tool for renal failure detected by matrix-assisted laser desorption/ionisation mass spectrometry: an evaluation of their clinical significance | |
| WO2013038739A1 (en) | LUNG CANCER MARKER COMPLEMENT C3dg MOLECULE, AND METHOD FOR ANALYZING LUNG CANCER MARKER | |
| Lapolla et al. | A further investigation on a MALDI‐based method for evaluation of markers of renal damage | |
| Han et al. | Development and validation of a decision tree classification model for the essential hypertension based on serum protein biomarkers |