Kajian Biomarker Potensi Keradangan Dan Kecederaan Buah Pinggang dalam Penyakit Ginjal Diabetik

AbstrakPenyakit buah pinggang kencing manis is dijangka meningkat dengan pesat dalam dekad akan datang dengan peningkatan kelazimankencing manisseluruh dunia. Langkah semasa bagifungsi buah pinggangberdasarkan albuminuria dan anggaran kadar penapisan glomerular tidak secara tepat menyusun dan meramalkan individu yang berisiko merosot fungsi buah pinggang dalam diabetes. Akibatnya, perhatian baru-baru ini telah beralih ke arah mengenal pasti dan menilai kegunaan biomarker dalam penyakit buah pinggang diabetes. Kajian ini meneroka literatur semasa mengenai biomarker keradangan dan kecederaan buah pinggang yang memfokuskan pada kajian biomarker tunggal atau berbilang antara Januari 2014 dan Februari 2020. Berbilang biomarker serum dan air kencing bagi keradangan dan kecederaan buah pinggang telah menunjukkan perkaitan yang signifikan dengan perkembangan dan perkembangan buah pinggang diabetes. penyakit. Daripada biomarker keradangan, reseptor faktor nekrosis tumor-1 dan ‐2 sering dikaji dan nampaknya memegang janji yang paling banyak sebagai penandapenyakit buah pinggang kencing manis. Berkenaan dengan biomarker kecederaan buah pinggang, kajian sebahagian besarnya menyasarkan penanda kecederaan tubular yang mana molekul-1, beta-2-mikroglobulin, dan lipocalin yang berkaitan dengan gelatinase neutrofil muncul sebagai calon yang berpotensi. Akhirnya, penggunaan panel kecil biomarker terpilih nampaknya berfungsi sama seperti panel berbilang biomarker untuk meramalkan penurunan fungsi buah pinggang.

KATA KUNCI biomarker,penyakit buah pinggang kencing manis, keradangan, kecederaan buah pinggang, kecederaan buah pinggang Molekul‐1 [KIM‐1], reseptor faktor nekrosis tumor [TNFR]

KLIK DI SINI UNTUK MENDAPATKAN CISTANCHE UNTUK RAWATAN CKD

1|PENGENALAN

1.1|Latar belakang

The prevalence of diabetes continues to increase rapidly worldwide with the number estimated to reach almost 700 million by 2045.1 Globally, diabetes is amongst the leading cause of chronic kidney disease (CKD) and end-stage kidney disease (ESKD).2,3 Diabetic kidney disease (DKD) affects up to 40% of people with diabetes and is associated with significant morbidity and mortality, particularly from ESKD and cardiovascular disease (CVD).4,5 Estimated glomerular filtration rate (eGFR) and albuminuria are established markers of kidney function.6–8 However, in recent times their utility has come under increasing scrutiny with a growing body of evidence questioning their reliability as markers of DKD.4,9–13 It is now well recognized that DKD can occur without an increase in albuminuria and subsequently progress towards ESKD, making albuminuria a less sensitive marker of disease progression.9,14–16 Additionally, microalbuminuria, regarded as an early indicator of DKD, is prone to fluctuations between normoalbuminuria and a poor determinant of early kidney function decline in type‐1 diabetes (T1D).10,14,17 On the other hand, eGFR does not accurately reflect measured GFR (mGFR), especially when the mGFR is >60 ml/min/1.73 m2, yang boleh membawa kepada potensi salah klasifikasi fungsi buah pinggang.18 Penggunaan kreatinin serum sebagai penanda pengganti untuk eGFR juga telah dipersoalkan dengan beberapa kajian mencadangkan peranan yang berpotensi untuk cystatin C sendiri atau dalam kombinasi. dengan kreatinin.19,20 Oleh itu, terdapat keperluan kritikal untuk penanda bio yang lebih baik bagi fungsi buah pinggang untuk meramalkan perkembangan dan perkembangan DKD dengan pasti.21

1.2|Biomarker penyakit buah pinggang diabetes

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, perhatian yang besar telah beralih ke arah penemuan dan pengenalpastian biomarker dalam DKD. Berbilang biomarker telah dilaporkan menunjukkan hubungan dengan eGFR dan albuminuria atau prestasi ramalan atau diagnostik yang dipertingkatkan berbanding eGFR dan albuminuria (Jadual 1). Ini terutamanya merupakan biomarker yang terlibat dalam keradangan dan laluan kecederaan buah pinggang DKD.21–23 Kajian biomarker sama ada melibatkan penilaian panel tunggal atau berbilang penanda calon.21 Baru-baru ini, kemajuan baru dalam bidang genomik, proteomik dan metabolomik telah mengubah landskap penemuan biomarker dan telah terbukti menjanjikan dalam DKD.6 Pendekatan baru ini membolehkan sejumlah besar maklumat yang berkaitan dengan asas molekul penyakit itu dikaji, menjadikannya alat yang menarik untuk memahami sistem biologi yang kompleks.24 Satu contoh tersebut ialah panel pengelas proteomik CKD273 kencing yang terdiri daripada 273 peptida yang telah menunjukkan potensi yang ketara dalam diabetes untuk meramalkan hasil buah pinggang.25,26 Kajian ini bertujuan untuk mengkaji kajian terbaru tentang biomarker inflamasi dan kecederaan buah pinggang di DKD dan untuk mewujudkan penanda yang menunjukkan kebanyakan potensi. .

2|KAEDAH

Kajian diperoleh daripada pangkalan data Ovid MEDLINE menggunakan istilah MeSH berikut; nefropati diabetik, kekurangan buah pinggang, kekurangan buah pinggang kronik, kegagalan buah pinggang kronik, diabetes mellitus jenis 1 dan jenis 2, faktor biologi, biomarker, diagnosis, dan perkembangan penyakit. Kata kunci juga digunakan sebagai sebahagian daripada strategi carian yang boleh didapati di Lampiran (Bahan Tambahan S1).27 Pencarian dijalankan dengan bantuan pustakawan klinikal di Austin Health. Pencarian awal telah dilakukan pada Ogos 2019 dan diperhalusi lagi pada Februari 2020. Keputusan terhad kepada kajian yang dijalankan pada manusia, dilaporkan dalam bahasa Inggeris, dan diterbitkan antara Januari 2014 dan Februari 2020. Pencarian tangan kesusasteraan dijalankan ke sumber artikel bukan diambil oleh strategi carian. Kajian keratan rentas atau membujur mengenai biomarker keradangan dan kecederaan buah pinggang pada orang dengan diabetes jenis-1 atau jenis-2 dan DKD telah dimasukkan. Kajian dikecualikan jika peserta berumur<18 years, had a kidney transplant or renal replacement therapy or if studies only assessed genetic or other non-protein markers. Articles pertaining to genomics, metabolomics, and proteomics were also excluded except for those involving the evaluation of inflammatory or kidney injury proteins.

3|KEPUTUSAN

Secara keseluruhan, daripada 1534 kertas yang diperoleh, 89 telah disenarai pendek. Daripada 89 kajian, 48 adalah kajian keratan rentas, 37 kajian kohort membujur dan 4 mempunyai kedua-dua komponen keratan rentas dan membujur (Rajah 1).

4|PERBINCANGAN

4.1|Penyakit buah pinggang diabetes: Patogenesis, diagnosis dan faktor risiko

Patogenesis DKD adalah kompleks dan melibatkan interaksi pelbagai proses biokimia yang membawa kepada kerosakan struktur dan fungsi buah pinggang.28 Kemerosotan sedemikian biasanya disebabkan oleh hiperglikemia yang berterusan dan diurus dengan baik yang mencetuskan banyak mekanisme hiliran yang terlibat dalam perkembangan DKD, untuk contohnya, tekanan oksidatif dan hipoksia (Rajah 2).28–30 Patogenesis DKD masih berkembang pesat dan mewakili kawasan yang semakin berkembang dalam penyelidikan diabetes. Akhirnya, kecederaan buah pinggang berlaku dengan ciri-ciri sklerosis glomerular, pengembangan mesangial dan fibrosis tubulointerstitial.31 Secara klinikal, ini menjelma sebagai albuminuria dan pengurangan eGFR (Rajah 2).28–31

Penyakit buah pinggang diabetes didiagnosis dengan nisbah albumin‒kreatinin Lebih besar daripada atau sama dengan 30 mg/g sepadan dengan kehadiran mikro- atau makro-albuminuria dan/atau eGFR<60 ml/min/1.73 m2 equivalent to CKD stages 3, 4 or 5 (Figure 3).7,31,32 Albuminuria and reduced eGFR needs to be present in two measurements 3 months apart.31,32 There are multiple established and potential risk factors that predispose an individual to develop DKD; these include age, sex, baseline kidney function (eGFR and albuminuria), glycated hemoglobin level, blood pressure, duration of diabetes, family history, body mass index, smoking status, dyslipidemia, elevated baseline GFR, variability in serum creatinine and ethnicity.7,33–35 These risk factors are commonly referred to as clinical predictors or variables in research as they are typically acquired in the clinical setting and are often readily available.33 Studies have found that models comprising of such risk factors can accurately predict the development of renal events in diabetes and CKD.36–38 Biomarkers that outperform or enhance the accuracy of these clinical predictors are highly sought after, and the current lack of biomarkers in clinical use may be ascribed to the robustness of these clinical factors.21

Singkatan: ACE-2, enzim penukar angiotensin-2; ALCAM, molekul lekatan sel leukosit yang diaktifkan; ANGPTL2, protein seperti angiopoietin 2; ApoA4, apolipoprotein A‐IV; AQP5, aquaporin 5; B2M, beta-2 mikroglobulin; BTP, protein jejak beta; CAF, serpihan terminal C Agrin; CCL, ligan chemokine;CD, kelompok pembezaan;CD5L, antigen CD5 seperti;C1QB, pelengkapC1q subunit subkomponenB;CRP,C-reaktif protein;CTGF, faktor pertumbuhan tisu penghubung; DcR2, reseptor umpan 2; DPP-4, dipeptidyl peptidase-4; EGF, faktor pertumbuhan epidermis; FGF, faktor pertumbuhan fibroblas; GAL, beta-galactosidase; GDF-15, faktor pembezaan pertumbuhan-15; HGF, faktor pertumbuhan hepatosit; hs, sensitiviti tinggi; IBP-3, insulin seperti faktor pertumbuhan mengikat protein-3; ICAM-1, molekul lekatan sel antara sel-1; KIM-1, molekul kecederaan buah pinggang-1; IL, interleukin; L-FABP, protein pengikat asid lemak jenis hati; LRG1, alfa-2 glikoprotein 1 yang kaya dengan leucine; MCP‐1, protein chemoattractant monosit −1; MIOX, myo-inositol oxygenase; MMP, metalloproteinase matriks; NAG, N-asetil beta-D-glucosaminidase; DEB, neprilysin; NGAL, lipocalin yang berkaitan dengan gelatinase neutrofil; NT-proCNP, terminal amino pro C-jenis peptida natriuretik; OPN, osteopontin; PAI-1, perencat pengaktif plasminogen-1; PEDF, faktor terbitan epitelium pigmen; PTX-3, pentraxin-3; RBP, protein pengikat retinol; SDMA/ADMA, dimethylarginine simetri/dimethylarginine asimetri; SUPAR, reseptor pengaktif plasminogen urokinase larut; TNF, faktor nekrosis tumor-; TNFR, reseptor faktor nekrosis tumor; TNFRSF27, superfamili reseptor faktor nekrosis tumor 27; TNF-SF15, superfamili faktor nekrosis tumor 15; TWEAK, faktor nekrosis tumor seperti induser lemah apoptosis; VAP-1, protein lekatan vaskular-1; VCAM-1, molekul lekatan sel vaskular-1; VDBP, protein pengikat vitamin-D; VEGF, faktor pertumbuhan endothelial vaskular; YKL-40, protein seperti kitinase 3 1.

RAJAH 2 Laluan yang membawa kepada penyakit buah pinggang diabetik.28–31 eGFR, anggaran kadar penapisan glomerular; RAAS, sistem renin angiotensin aldosteron

4.2|Biomarker keradangan dalam DKD

Keradangan diiktiraf sebagai pemain penting dalam patogenesis DKD.22,29 Pelbagai molekul terlibat dalam tindak balas keradangan dengan sitokin pro-radang, kemokin, molekul lekatan, dan pelbagai faktor pertumbuhan dan nuklear yang membentuk tandatangan molekul keradangan.23 ,39 Beberapa biomarker yang dikaji ialah molekul lekatan, molekul lekatan antara sel- 1 (ICAM-1), molekul lekatan sel vaskular-1 (VCAM-1), sitokin radang termasuk reseptor faktor nekrosis tumor (TNFRs), protein C-reaktif. (CRP), monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), interleukins-1,6,8,17,18,19 dan banyak lagi (Jadual 1). Set biomarker yang luas menunjukkan bukan sahaja kehadiran, tetapi juga kerumitan proses keradangan yang terlibat dalam DKD, menjadikan ini satu cara yang menarik untuk mencari biomarker novel.23 Pelbagai kajian telah menyiasat persatuan biomarker keradangan dengan DKD, serta , menilai keupayaan ramalan atau diagnostik penanda tersebut.

4.2.1|Kajian keratan rentas

Berkenaan dengan kajian keratan rentas, penyelidikan yang menyiasat hubungan penanda bio inflamasi CRP dan ICAM{{0}} dengan DKD adalah tidak konsisten. Dalam dua kajian yang melibatkan peserta dengan diabetes jenis‐2 (T2D), paras ICAM‐1 yang lebih tinggi telah dilaporkan dalam makroalbuminuria dan mikroalbuminuria berbanding normoalbuminuria dan kawalan, p=0.00140,41 (Jadual 2). Sebaliknya, tiada perbezaan ketara dalam ICAM‐1 diperhatikan dalam subjek T1D dengan mikroalbuminuria dan normoalbuminuria, p > 0.0542 (Jadual 2).

Selain itu, kajian yang melibatkan subjek T2D 1950 mendapati tiada perkaitan ICAM‐1 dengan kedua-dua eGFR, p=0.506, dan albuminuria, p=0.06143 (Jadual 2). Pemerhatian yang sama juga diperhatikan untuk CRP. Dua kajian mendapati perkaitan signifikan CRP dengan mikroalbuminuria manakala kajian lain mendapati tiada perbezaan yang signifikan dalam tahap CRP antara peserta T2D dengan eGFR<60 ml/min/ 1.73 m2 and macroalbuminuria, versus those with eGFR >60 ml/min/ 1.73 m2 dan mikroalbuminuria, p > 0.0544–46 (Jadual 2). Tiada korelasi ketara CRP dengan eGFR (r=−0.063, p=0.59) dan albuminuria (r=−0.212, p=0.065) turut dicatat .46

Penemuan tidak konsisten yang diperhatikan untuk biomarker ini boleh dikaitkan dengan beberapa faktor. Pertama, majoriti kajian terdiri daripada saiz sampel yang agak kecil<200 participants, highlighting reduced study power and validity of results.40–42,44–46 Additionally, discrepancies across studies with regards to demographic and clinical characteristics such as age, sex, ethnicity and diabetes duration may also influence the outcome of studies given their significance as risk factors in DKD.33,34,61 Furthermore, unclear and poorly defined exclusion criteria in some studies could introduce potential sources of confounders40,41,45 (Table 2). Hence, the significance of CRP and ICAM-1 as biomarkers in DKD is yet to be completely established.

Selain daripada ICAM-1 dan CRP, satu lagi yang sering disebut dalam biomarker flamatory ialah MCP-1, IL-6 dan TNFRs (Jadual 2 dan 3). Tidak seperti ICAM-1 dan CRP, persatuan yang konsisten diperhatikan untuk biomarker ini dengan fungsi buah pinggang terjejas dalam diabetes. Sebagai contoh, kajian Jepun melaporkan perkaitan ketara kedua-dua TNFR1 (OR 2.32; p < 0.001) dan TNFR2 (OR 2.40; p < 0.001) dengan eGFR<60 ml/min/1.73 m262 (Table 3). This was also noted in three independent studies from Colombia, Sweden and Ireland (combined OR > 1.15; p < 0.05)47–49 (Table 2). Note that these studies primarily involved participants with T2D and >60 tahun yang mungkin menjelaskan konsistensi perkaitan yang diperhatikan dengan eGFR<60 ml/min/1.73 m2 . 47–49,62 However, the congruency in findings across various countries coupled with a larger sample size of >300 peserta dalam kebanyakan kajian mengukuhkan perkaitan TNFR dengan DKD.47–49,62 Berkenaan dengan MCP‐1, perkaitan itu diperhatikan dengan peningkatan progresif dalam albuminuria, p < {{ 17}}.001 dan pelbagai peringkat eGFR berbanding kawalan, p < 0.0550,63 (Jadual 2 dan 3). Dengan IL‐6, paras yang jauh lebih tinggi dilaporkan dalam peserta dengan DKD berbanding mereka yang tidak mempunyai, p=0.02351 (Jadual 2). IL‐6 juga didapati meningkat secara progresif dengan peringkat eGFR yang semakin teruk, p <0.05.50 Perhatikan bahawa kajian MCP‐1 dan IL‐6 ini secara amnya kecil, dengan<100 participants, hence, further evidence in larger cohorts is recommended to prove significance as biomarkers in DKD.50,51,63

Biomarker inflamasi lain yang dikaji, iaitu molekul lekatan VCAM‐1 dan molekul lekatan sel leukosit teraktif (ALCAM), sekumpulan pembezaan 36 (CD36) yang dinyatakan oleh pelbagai sel termasuk monosit dan platelet, pentraxin 3 (PTX‐3) akut. protein inflamasi fasa, dan sitokin IL-1, 8, 9, 17, 18 dan 19, juga telah menunjukkan hubungan yang signifikan dengan DKD43, 46, 52-57 (Jadual 2). Walau bagaimanapun, memandangkan majoriti penanda ini jarang dikaji, penyelidikan lanjut untuk mengesahkan persatuan mereka adalah wajar. Batasan utama kajian keratan rentas ialah mereka tidak menilai prestasi biomarker dari semasa ke semasa, terutamanya berkenaan dengan mencapai hasil buah pinggang yang telah ditetapkan. Ini penting kerana ia mengehadkan utiliti klinikal biomarker ini.

4.2.2|Kajian kohort membujur

Hasil atau titik akhir buah pinggang yang dinilai dalam kajian membujur berbeza-beza antara kajian dan terdiri daripada sama ada titik akhir klinikal dan/atau titik akhir.65 ESKD ialah contoh titik akhir klinikal yang ditakrifkan sebagai sama ada eGFR<15 ml/min/1.73 m2 , undergoing renal replacement therapy (RRT) or kidney transplant.66 It represents the late stage of DKD and is often referred to as a hard outcome in literature.21,65,66 Examples of surrogate endpoints include; declining eGFR slope trajectory, annual eGFR decline of ≥5 ml/min/1.73 m2 /year, incident CKD defined as eGFR <60 ml/min/1.73 m2 , eGFR decline of ≥20%, 30%, 40% or 50% over the study period and progression to higher stages of albuminuria.65,67–69 Majority of longitudinal studies in recent years have targeted the TNFR super family (TNFRSF), particularly, TNFR‐1 and TNFR‐2 (Tables 4 and 5).

Berkenaan dengan ESKD, penerbitan terkenal oleh Niewczas et al.70 mengenal pasti 17 protein tanda tangan radang risiko buah pinggang (KRIS) yang mana lima daripadanya, iaitu TNFR‐1, TNFRSF‐27, IL‐17F, TNFSF‐15 dan ligan chemokine 15 (CCL15) didapati meramalkan perkembangan kepada ESKD selama 10 tahun, dengan gabungan nisbah bahaya (HR) > 1.20, p < 0.1. Daripada lima penanda, TNFR‐1 mempamerkan kuasa ramalan terkuat untuk ESKD yang meningkatkan statistik C daripada 0.81 kepada 0.84 yang telah disahkan dalam tiga kohort bebas termasuk peserta T1D dan T2D (Jadual 4). Perangkaan C atau kawasan di bawah ciri pengendalian penerima (AUROC) ialah nilai antara 0.5 hingga 1 di mana sebarang nilai hampir 1 membayangkan bahawa penanda bio atau model ramalan berkesan untuk mendiskriminasi individu yang berisiko tinggi untuk membangunkan titik akhir atau hasil faedah.99

Pelbagai kajian lain juga telah mencapai kesimpulan yang sama tentang keupayaan ramalan TNFR untuk ESKD dalam diabetes, contohnya, Skupien et al., 71 Pavkov et al.72 dan Yamanouchi et al.73 (Jadual 4). Kajian ini telah melibatkan peserta dari kohort India Joslin dan Pima seperti dalam Niewczas et al. (Jadual 4). Walau bagaimanapun, kajian yang melibatkan kohort dari Finland, Perancis dan Sepanyol, semuanya telah melaporkan peningkatan prestasi TNFR untuk meramalkan ESKD74-76 (Jadual 4). Selain itu, dalam kajian yang melibatkan peserta Orang Asli Australia yang menghidap diabetes, peningkatan tahap TNFR‐1 dikaitkan dengan peningkatan risiko gabungan hasil penggantian dan buah pinggang keras (penurunan eGFR Lebih daripada atau sama dengan 30% kepada eGFR <60 ml/min/1.73 m2 dan kemajuan kepada RRT atau kematian) selepas melaraskan umur, jantina, eGFR dan albuminuria, HR 3.8, p=0.03.77 Ini mengesahkan lagi keteguhan TNFR sebagai penanda bio calon yang kuat merentas latar belakang populasi yang pelbagai. Yang penting, kebanyakan kajian yang dinyatakan di sini telah menggunakan kohort dengan fungsi buah pinggang yang terjejas, peringkat CKD 3 atau lebih teruk dan/atau kehadiran makro albuminuria70,71,73-76 (Jadual 4). Ini ada kaitan dengan sifat ESKD sebagai titik akhir yang memerlukan kajian sama ada mempunyai saiz sampel yang besar atau tempoh susulan yang lebih lama 100Oleh itu, kajian dengan saiz sampel yang lebih kecil dan/atau tempoh susulan yang lebih pendek serta yang menilai peringkat awal DKD, selalunya cenderung menggunakan titik akhir pengganti.65,67,100,101

Tidak seperti ESKD, kajian yang menggunakan titik akhir pengganti telah melaporkan hasil yang bercanggah untuk TNFR. Panel biomarker serum yang terdiri daripada TNFR‐1 menambah baik statistik C daripada 0.88 kepada 0.95 untuk hasil eGFR<30 ml/min/1.73 m2 over 5 years in T1D86 (Table 5). A separate study in T2D found TNFR‐1 to be associated with an increased risk of eGFR decline ≥40%, HR 1.8, p < 0.0001 and rapid decline in eGFR slope, OR 2.3, p < 0.000178 (Table 4). TNFR‐1 and 2 were also found to predict eGFR decline ≥30 ml/min/1.73 m2 if baseline eGFR > 60 or ≥50% decline if baseline eGFR < 60, improving C‐statistic from 0.68 to >{{0}}.7, p < 0.0587 (Jadual 5). Sebaliknya, kajian yang menggunakan trajektori cerun eGFR secara amnya melaporkan prestasi ramalan TNFRs88-91 yang lemah (Jadual 5). Satu kajian melaporkan tiada peningkatan ketara kepada statistik C untuk model yang terdiri daripada TNFR‐1, p=0.262.88 Kajian lain mendapati tiada perkaitan antara TNFR dan perkembangan cerun eGFR dalam tempoh 2–6 tahun, p > 0.05.89 Kajian pengesahan yang melibatkan 481 subjek dengan T2D juga mendapati sumbangan yang boleh diabaikan dibuat oleh penanda bio individu, termasuk TNFR1, dalam meramalkan trajektori cerun eGFR yang menurun, R2 < 1%.90 Kekurangan perkaitan yang diperhatikan dalam kajian ini mungkin dikaitkan dengan kebolehpercayaan cerun eGFR sebagai titik akhir pengganti. Penggunaan cerun atau trajektori eGFR mengandaikan bahawa eGFR mengikut corak penurunan linear.70,102 Walau bagaimanapun, itu tidak selalu berlaku dan sebenarnya turun naik dalam eGFR lebih kerap diperhatikan pada orang yang menghidap diabetes.102 Walaupun terdapat batasan, penggunaannya telah disahkan untuk peringkat awal CKD dan dalam kajian jangka pendek.67 Memandangkan kajian yang menggunakan titik akhir pengganti secara amnya melibatkan peserta dengan fungsi buah pinggang yang terpelihara (Jadual 4 dan 5), adalah munasabah untuk menganggap bahawa TNFR bukan peramal yang boleh dipercayai pada peringkat awal DKD. Ini disokong lagi oleh Mayer et al.92 yang mendapati TNFR‐1 tidak menjadi peramal penting bagi cerun eGFR apabila eGFR garis dasar Lebih besar daripada atau sama dengan 60 ml/min/1.73 m2 berbanding apabila eGFR < 60 ml/min/1.73 m2 . Oleh itu TNFR mempunyai potensi sebagai penanda bio untuk DKD dalam peringkat kecederaan buah pinggang yang lebih lanjut.

Selain daripada TNFR, biomarker keradangan lain juga telah menunjukkan hubungan dengan ESKD dan / atau pelbagai hasil pengganti dalam kajian membujur. Ini adalah: CRP, protein seperti angiopoetin 2 (ANGPTL2), ICAM-1, eotaxin, protein lekatan vaskular-1 (VAP-1), faktor pembezaan pertumbuhan-15 (GDF-15), MCP-1, TNF- alpha dan beberapa pelengkap protein sebagai sebahagian daripada panel Promarker D58,79–84,93,94 (Jadual 4 dan 5). Walau bagaimanapun, jika dibandingkan dengan bilangan kajian yang dijalankan ke atas TNFR, biomarker ini kurang, menunjukkan potensi keperluan untuk penyelidikan yang lebih meluas untuk mengesahkan hubungan mereka dengan DKD.

Perkhidmatan Sokongan:

E-mel:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/Tel:+86 15292862950

Kedai:

https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop