ターンオーバー、ミネラル化、体積分類の潜在的バイオマーカー。血液透析患者におけるNMRメタボロミクスを用いた結果．

Potential Biomarkers of the Turnover, Mineralization, and Volume Classification: Results Using NMR Metabolomics in Hemodialysis Patients.

• Aline L Baptista
• Kallyandra Padilha
• Pamella A Malagrino
• Gabriela Venturini
• Ana Cm Zeri
• Luciene M Dos Reis
• Janaina S Martins
• Vanda Jorgetti
• Alexandre C Pereira
• Silvia M Titan
• Rosa Ma Moyses

抄録

慢性腎臓病患者の骨のターンオーバー（T）、ミネラル化（M）、体積（V）を評価するには、骨生検が依然としてゴールドスタンダードであり、血清バイオマーカーは組織型測定に代わるものではありません。近年、メタボロミクスは、疾患診断や病態生理学的メカニズムの理解に有用な新しいバイオマーカーの同定を可能にする新しい手法として登場してきたが、慢性腎臓病-骨疾患（CKD-MBD）のシナリオでは評価されたことがなかった。本研究では，ブラジルの単一施設の血液透析患者 49 例の血清 NMR 分光法と骨生検を用いて，末期腎疾患患者の血清代謝物と骨 TMV 分類との関連を検討した．高T値は21人の患者で同定され，ジメチルスルホン，グリシン，クエン酸塩，N-アセチルオルニチンの高レベルと関連していた．PTH とこれらの代謝物の組み合わせの受信機動作特性曲線では、受信機動作特性曲線下面積（AUC）は 0.86（0.76～0.97）であった。異常Mは30人の患者で確認され、エタノールの低下と関連していた。年齢、糖尿病、エタノールのAUCは0.83（0.71～0.96）であった。低Vは17人の患者で確認され、低カルニチンと関連していた。年齢、リン酸塩、カルニチンの関連は、0.83（0.70～0.96）のAUCを提供した。従来のモデルに選択された代謝物を追加することによるカーブ間の差は統計的に有意ではなかったが、TMV分類による診断の精度は向上しているように思われた。本研究は、NMR 分光法で評価した血清メタボロームに関連して TMV 分類システムを評価した初めての研究であり、選択された代謝物が CKD-MBD の骨表現型の評価に役立つ可能性があることを示している。

Bone biopsy is still the gold standard to assess bone turnover (T), mineralization (M), and volume (V) in CKD patients, and serum biomarkers are not able to replace histomorphometry. Recently, metabolomics has emerged as a new technique that could allow for the identification of new biomarkers useful for disease diagnosis or for the understanding of pathophysiologic mechanisms, but it has never been assessed in the chronic kidney disease-mineral and bone disorder (CKD-MBD) scenario. In this study, we investigated the association between serum metabolites and the bone TMV classification in patients with end-stage renal disease by using serum NMR spectroscopy and bone biopsy of 49 hemodialysis patients from a single center in Brazil. High T was identified in 21 patients and was associated with higher levels of dimethylsulfone, glycine, citrate, and N-acetylornithine. The receiver-operating characteristic curve for the combination of PTH and these metabolites provided an area under the receiver-operating characteristic curve (AUC) of 0.86 (0.76 to 0.97). Abnormal M was identified in 30 patients and was associated with lower ethanol. The AUC for age, diabetes mellitus, and ethanol was 0.83 (0.71 to 0.96). Low V was identified in 17 patients and was associated with lower carnitine. The association of age, phosphate, and carnitine provided an AUC of 0.83 (0.70 to 0.96). Although differences among the curves by adding selected metabolites to traditional models were not statistically significant, the accuracy of the diagnosis according to the TMV classification seemed to be improved. This is the first study to evaluate the TMV classification system in relation to the serum metabolome assessed by NMR spectroscopy, showing that selected metabolites may help in the evaluation of bone phenotypes in CKD-MBD. © 2020 The Authors. published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.

© 2020 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.