Metabolisches Profiling mittels NMR-Spektroskopie zur Vorhersage einer zukünftigen Proteinurie bei Diabetikern mit chronischer Nierenerkrankung

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-532230
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.53223

Lang, Iris

Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 22 Nov 2022 13:03

Details

Dokumentenart:	Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:	Primärpublikation
Datum:	22 November 2022
Begutachter (Erstgutachter):	Prof. Dr. Wolfram Gronwald
Tag der Prüfung:	21 Oktober 2022
Institutionen:	Nicht ausgewählt
Stichwörter / Keywords:	Diabetische Nephropathie, Proteinurie, NMR-Spektroskopie
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	53223

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Zusammenfassung (Deutsch)

Zusammenfassung (Deutsch)

Die diabetische Nephropathie (DN) ist eine schwerwiegende Komplikation des Diabetes, die durch Veränderungen in Struktur und Funktion der Nieren verursacht wird und zu einer drastisch erhöhten Morbidität und Mortalität führt. Ungefähr ein Drittel aller Typ 1 und Typ 2 Diabetiker erkranken wiederum an diabetischer Nephropathie. Dies betont die Wichtigkeit diagnostischer Biomarker für die Früherkennung der DN. Daher war das Ziel dieser Promotionsarbeit mögliche Biomarker für Proteinurie im Plasma und Urin mittels NMR-Spektroskopie zu identifizieren.
Die dafür verwendeten Biomaterialien der 223 ausgewählten Patienten stammen aus dem Pool der GCKD-Studie. Es wurden zwei Gruppen gebildet (Gruppe „MIT“: Patienten weisen nach 4 Jahren eine Proteinurie auf; Gruppe „OHNE“: Patienten weisen keine Proteinurie nach 4 Jahren auf) und statistisch miteinander verglichen.
Im ersten Teil der Arbeit wurden die Plasma-Spektren zum Baselinezeitpunkt 0 auf 25 im Blut vorkommende Metaboliten mit Hilfe der Software Chenomx quantifiziert und p-Werte ermittelt. Die Konzentrationen von Kreatinin lag in der Gruppe MIT signifikant höher, von Phenylalanin signifikant niedriger als in der Gruppe OHNE (p=0,027 respektive 0,018), die allerdings nach der Korrektur für multiples Testen nach der Methode von Benjamini und Hochberg kein Signifikanzniveau mehr erreichten (Kreatinin: 0,26; Phenylalanin: 0,26).
Im zweiten Teil der Arbeit wurden die Urin-Spektren zum Baselinezeitpunkt 0 im Sinne einer Screeningstudie mit der Software AMIX analysiert und unspezifisch im gesamten erfassten Spektrum nach signifikanten Unterschieden zwischen den beiden Gruppen im Bucketingverfahren gesucht. 12 von 900 Buckets wurden nach dem durchgeführten T- Test als signifikant abweichend angesehen, erreichten jedoch nach der Korrektur für multiples Testen (p-Wert=0,9981 für alle Buckets) kein Signifikanzniveau mehr. Potenzielle mit diesen Spektralbereichen korrelierende Metaboliten (Analyse mit Chenomx) waren Methylhydantoin und Dimethylamin.

Abschließend lässt sich bemerken, dass in unserer Studie lediglich Trends zu beobachten waren, die jedoch interessante Marker für größer angelegte prospektive Studien aufzeigen, um deren Stellenwert genau zu etablieren.

Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)

Diabetic nephropathy (DN) is a serious complication of diabetes caused by changes in the structure and function of the kidneys, resulting in dramatically increased morbidity and mortality. About a third of all type 1 and type 2 diabetics develop diabetic nephropathy. This emphasizes the importance of diagnostic biomarkers for the early detection of DN. Therefore, the aim of this doctoral thesis was to identify possible biomarkers for proteinuria in plasma and urine using NMR spectroscopy.

The used biomaterials from 223 selected patients obtained from the pool of the GCKD study. Two groups were formed (group “MIT”: patients show proteinuria after 4 years; group “OHNE”: patients show no proteinuria after 4 years) and statistically compared with each other.
In the first part of the work, the plasma spectra at baseline time 0 were quantified for 25 metabolites occurring in the blood using the Chenomx software and afterwards p-values were determined. The creatinine concentrations were significantly higher in the MIT group and significantly lower for phenylalanine than in the OHNE group (p=0.027 and 0.018, respectively), which, however, no longer reached a significance level after correction for multiple testing using the Benjamini and Hochberg method (creatinine: 0.26; phenylalanine: 0.26).

In the second part of the work, the urine spectra at baseline time 0 were analyzed with the AMIX software as part of a screening study and non-specifically searched for significant differences between the two groups in the entire spectrum using the bucketing method. 12 out of 900 buckets were considered to be significantly different after the performed t-test, but no longer reached the significance level after correction for multiple testing (p-value=0.9981 for all buckets). Potential metabolites correlated with these spectral ranges (analysis with Chenomx) were methylhydantoin and dimethylamine.

Finally, it can be said that only trends were observed in our study, which, however, show interesting markers for larger-scale prospective studies in order to establish their significance precisely.

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