دائمی گردے کی بیماری کے لئے ایک ابتدائی پیشن گوئی ماڈل

خلاصہ

حالیہ برسوں میں گردے کی دائمی بیماری (CKD) کے اعلی واقعات کی بنیاد پر، آخری مرحلے کے گردوں کی ناکامی (ESRD) ہونے سے پہلے زیادہ خطرے والے افراد کی شناخت کے لیے ایک بہتر ابتدائی پیشین گوئی ماڈل کی ضرورت ہے۔ ہم نے "تیانجن میڈیکل یونیورسٹی کرونک ڈیزیز کوہورٹ" سے 348 مضامین (116 کیسز اور 232 کنٹرولز) میں نیسٹڈ کیس – کنٹرول اسٹڈی کی۔ تمام مضامین میں بیس لائن پر CKD نہیں تھا، اور 2 اگست تک 5 سال تک ان کی پیروی کی گئی018۔ ملٹی ویریٹ کاکس ریگریشن تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے، ہمیں CKD کے خطرات سے وابستہ پانچ غیر جینیاتی خطرے والے عوامل ملے۔ سنگل نیوکلیوٹائڈ پولیمورفیزم (SNPs) کو منتخب کرنے کے لئے لاجسٹک ریگریشن انجام دیا گیا تھا جو ہم نے UK Biobank اور دیگر ڈیٹا بیس کے GWAS تجزیہ سے حاصل کیا تھا۔ ہم نے ایک لاجسٹک ریگریشن ماڈل اور قدرتی لوگارتھم یا ویلیو ویٹنگ کا استعمال کیا تاکہ CKD جینیاتی/غیر جینیاتی خطرے کی پیشن گوئی کے ماڈلز قائم ہوں۔ اس کے علاوہ، حتمی جامع پیشین گوئی کا ماڈل دو بہترین ماڈلز کا ریاضی کا مجموعہ ہے۔ پیشین گوئی ماڈل کی AUC 0.894 تک پہنچ گئی، جب کہ حساسیت 0.827 تھی، اور مخصوصیت 0.801 تھی۔ ہم نے پایا کہ عمر، ذیابیطس، اور یوریا نائٹروجن، TGF- اور ADMA کی عام اعلیٰ اقدار CKD کے لیے آزاد خطرے کے عوامل تھے۔ پیشن گوئی کا ایک جامع ماڈل بھی قائم کیا گیا تھا، جو ایسے افراد کی شناخت میں مدد کر سکتا ہے جن کے جلد CKD ہونے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔

Cistanche کے کیا فوائد ہیں جاننے کے لیے یہاں کلک کریں۔

تعارف

دائمی گردے کی بیماری (CKD)، خاص طور پر اس کی پیچیدگیاں، دنیا بھر میں صحت عامہ کے لیے ایک سنگین خطرہ ہے۔ CKD سے عالمی سطح پر ہونے والی اموات کی شرح میں 1990 اور 20171 کے درمیان 41.5 فیصد اضافہ ہوا۔ ایک کراس سیکشنل مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ چین میں گردے کی دائمی بیماری کا پھیلاؤ تقریباً 10.8 فیصد 2 تھا، جس کا مطلب ہے کہ تقریباً 119.5 ملین CKD کے مریض تھے۔ چین

آج تک، بعض خطرے والے عوامل گردے کی دائمی بیماری سے بہت زیادہ وابستہ ہیں، بشمول عمر 3، خواتین کی جنس 4، موٹاپا 5، اور ذیابیطس mellitus6۔ حال ہی میں، CKD سے وابستہ کئی بائیو مارکر پائے گئے۔ کچھ پچھلے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ بلند ADMA (غیر متناسب dimethylarginine) کی سطح گردوں کو نقصان پہنچا سکتی ہے۔ متعدد مطالعات نے نشاندہی کی ہے کہ ADMA CKD اموات کی پیش گوئی کرنے کے لیے ایک طاقتور بائیو مارکر ہے 8–10۔ یہ بھی دکھایا گیا ہے کہ NFAL (نیوٹروفیل جیلیٹنیز سے وابستہ لیپوکلین) اظہار کی سطح گردوں کی خرابی کی ڈگری کے ساتھ منسلک دکھائی دیتی ہے، جو گردوں کے فنکشن میں تیزی سے کمی کے لیے زیادہ خطرے والے مریضوں کی شناخت کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ مزید برآں، سیرم CysC (cystatin C) میں کمی eGFR ارتکاز 12 میں کمی سے منسلک ہے۔ یہ قیاس کیا گیا ہے کہ CysC کو سیرم کریٹینائن کے ساتھ ایک نئے بائیو مارکر کے طور پر یا سیرم کریٹینائن کے متبادل کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ عام آبادی 13,14 میں گردوں کی بیماری کی موجودگی کی بہتر شناخت کی جا سکے۔ TGF- (تبدیل کرنے والا گروتھ فیکٹر-) ٹیوبلر انٹرسٹیشل فبروسس15 کا بنیادی ریگولیٹر ہے، اور TGF- سگنلنگ دیگر گروتھ فیکٹر سگنلنگ پاتھ ویز 16,17 میں گردوں کی چوٹ کے چند اہم ردعمل کو متاثر کر سکتا ہے، جو بالآخر CKD18 کے آغاز کو متاثر کرتا ہے۔ پچھلے مطالعات میں بتایا گیا ہے کہ دنیا بھر میں 50 سے زیادہ سنگل نیوکلیوٹائڈ پولیمورفیزم (SNPs) رینل فنکشن انڈیکس یا CKD سے وابستہ ہیں۔

The treatment of chronic kidney disease and renal failure is costly and rarely effective. However, less than 5% of patients with early CKD report awareness of their disease20. Once CKD can be diagnosed, glomerular damage has reached over 50% and is usually irreversible. Effective prediction of chronic kidney disease can be immensely useful in this aspect. Therefore, several CKD prediction models for different populations were21–24 introduced. Recently, a study developed equations for predicting CKD based on 34 multinational cohorts25. Nevertheless, few models have considered both genetic and nongenetic risk factors. Although many prediction models reached high prediction power in a relatively large population, early prediction [at least when eGFR>60 mL/(min·1.73 m2)] CKD کے علاج اور روک تھام کے لیے ضروری ہے۔ اس مطالعہ میں، ہم نے ایک نیسٹڈ کیس – کنٹرول اسٹڈی میں CKD کے لیے جینیاتی، غیر جینیاتی (بشمول بائیو مارکر)، اور جامع رسک اسکور کی پیشن گوئی کے ماڈل تیار کیے ہیں۔

Cistanche tubulosa

بحث

CKD کی ابتدائی پیشین گوئی مشکل ہے۔ کئی دہائیوں کی تحقیق سے ثابت ہوا ہے کہ ذیابیطس نیفروپیتھی، پرائمری گلوومیرولونفرائٹس، ہائی بلڈ پریشر، انٹرسٹیشل ورم گردہ، اور پولی سسٹک کڈنی سبھی CKD کو آمادہ کر سکتے ہیں۔ CKD کے بارے میں آگاہی بہت کم ہے۔ ایک بار جب CKD تیار ہو جاتا ہے، علاج عام طور پر اس وقت تک محدود رہتا ہے جب تک کہ ESRD کے لیے ڈائیلاسز اور گردوں کی پیوند کاری کے آخری علاج کی ضرورت نہ ہو۔ eGFR گردوں کے فعل کا ایک حساس اشارہ ہے۔ تاہم، یہ CKD کا ابتدائی پیش گو نہیں ہے۔ اگرچہ CKD کے لیے بہت سے بائیو مارکرز کا تجربہ کیا گیا ہے، لیکن بڑے نمونے کے سائز کے ساتھ ممکنہ کوہورٹ اسٹڈیز میں دوبارہ تشخیص کی ضرورت ہے۔ ایک ابتدائی، حساس، آسان کارکردگی، اور لاگت سے موثر پیشین گوئی ماڈل کی تلاش۔

ہم نے "تیانجن میڈیکل یونیورسٹی دائمی بیماری کے گروہ" 26,27 میں سے CKD کی پیشن گوئی کے لیے ایک نیسٹڈ کیس – کنٹرول اسٹڈی کی، جس میں اس علاقے میں گردے کی دائمی بیماری کے آغاز کے 5-سال کے امکان کی پیشین گوئی کو آسان بنایا گیا۔ . مضامین کی اوسط عمر 63 سال تھی۔ اس طرح، ان افراد میں کم عمر افراد کے مقابلے میں CKD ہونے کا زیادہ امکان تھا۔

ہم نے CKD پیشین گوئی کے ماڈلز تیار کرنے کے لیے روایتی لیبارٹری اشارے، گردوں کے فنکشن سے متعلق متعدد بائیو مارکر، اور SNP لوکی کو یکجا کیا۔ NGRS ماڈل میں، ہم نے نہ صرف کچھ اشارے شامل کیے جو دیگر مطالعات میں استعمال کیے گئے تھے، جیسے کہ ذیابیطس اور عمر 25,28,29 بلکہ کئی بائیو مارکر، خاص طور پر TGF- اور ADMA، کو بھی ماڈل میں ابتدائی CKD پیشن گوئی کے طور پر استعمال کیا گیا تھا۔

اگرچہ CKD اور حساسیت والے جینز کے درمیان سینکڑوں انجمنیں پائی گئیں، بڑے نمونے کے سائز کے GWAS نے بھی بہت اہم نتائج حاصل کیے، اور جینیاتی عوامل نے پیشین گوئی کے ماڈل میں صرف تھوڑی بہتری فراہم کی۔ ایک مخصوص SNP کو دیکھتے ہوئے، جینیاتی رشتہ دار خطرہ (GRR) زیادہ ہو سکتا ہے۔ تاہم، عام آبادی میں CKD کے خطرات میں اس کا تعاون محدود تھا۔ ہمارے مطالعے میں ملازم تمام 17 SNPs UK Biobank اور دیگر بڑے گروہوں سے باہر GWASs سے تھے۔ تاہم، جینیاتی رسک ماڈل (GRS) کا AUC صرف 0.643 تھا اور اس نے جامع ماڈل میں AUC میں صرف معمولی بہتری دی تھی (0.889 سے 0 تک .894)۔ جاپان میں ایک مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ جینیاتی پیشن گوئی کرنے والے جامع پیشن گوئی کے ماڈل کی پیشن گوئی کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں اہم کردار ادا نہیں کرتے ہیں۔ اگرچہ کچھ SNPs کی CKD کے ساتھ بڑے نمونے کے سائز کے GWASs (یعنی اعلی جینیاتی رشتہ دار خطرہ، GRR) کے ساتھ بہت اہم وابستگی تھی، فینوٹائپ کے تغیر میں ان کی شراکت محدود ہو سکتی ہے۔

ہمارے پیشن گوئی کے ماڈل میں متعدد بائیو مارکر کا تجربہ کیا گیا اور ان کو شامل کیا گیا۔ ADMA کے ساتھ اکیلے پلازما TGF- سطح نے، زیادہ براہ راست گلوومیرولر فلٹریشن اشارے cystatin C کے مقابلے میں ایک بہتر پیشین گوئی کی قدر فراہم کی ہے۔ ہمارے پچھلے مطالعہ میں، ہم نے پایا کہ TGF- پاتھ وے جین بہت ابتدائی مرحلے کے ذیابیطس نیفروپیتھی کے گردوں میں بہت زیادہ ظاہر کیے گئے تھے۔ رینل بایپسی، رینل فبروسس سے بہت پہلے اور فلٹریشن میں کمی واقع ہوئی۔ درحقیقت، ای جی ایف آر کو کم کرنے سے پہلے ابتدائی بائیو مارکر کی اسکریننگ کئی سال پہلے CKD کی پیشین گوئیاں دے سکتی ہے، حالانکہ ابتدائی علاج اس پر قابو پانے میں ایک اور رکاوٹ ہو سکتا ہے۔

اس مطالعہ میں کچھ حدود ہیں۔ سب سے پہلے، CKD سے متعلقہ بائیو مارکر پر تحقیق ایک نیسٹڈ کیس میں کی گئی تھی- کنٹرول اسٹڈی جسے دائمی بیماریوں کے ایک گروپ سے منتخب کیا گیا تھا، اور نمونے کا سائز نسبتاً چھوٹا تھا۔ لہذا، مطالعہ کے نتائج میں کچھ انحرافات ہو سکتے ہیں۔ دوسرا، ہمارے خطرے کی پیشین گوئی کے ماڈل نے صرف گردے کی دائمی بیماری کے آغاز پر توجہ مرکوز کی لیکن گردے کی دائمی بیماری کے گردے کی ناکامی یا دیگر پیچیدگیوں تک بڑھنے کا اندازہ نہیں لگایا۔ تیسرا، شرکاء جنہوں نے "تیانجن میڈیکل یونیورسٹی دائمی امراض کا گروپ" بنایا، وہ زیادہ تر اساتذہ اور سرکاری ملازمین تھے جو شہری علاقوں میں کام کرتے تھے۔ لوگوں کا یہ گروپ زیادہ خود نظم و ضبط کا حامل تھا اور صحت پر زیادہ توجہ دیتا تھا۔ آیا ہمارا پیشین گوئی ماڈل لوگوں کے دوسرے گروہوں پر لاگو کیا جا سکتا ہے اس کے لیے مزید بیرونی توثیق کی ضرورت ہے۔ ہمارے مستقبل کے مطالعے CKD کے لیے پیشین گوئی کے ماڈل کی توثیق کرنے اور اسے بہتر بنانے کے لیے بڑے گروہوں میں گردوں کے فنکشن سے متعلق مزید بائیو مارکرز کا پتہ لگائیں گے۔

حال ہی میں، متعدد پیش گوئی کرنے والے ماڈل قائم کیے گئے ہیں اور فیصلہ سازی کے لیے کلینک میں استعمال ہوتے ہیں۔ ان میں، مروجہ اور واقعہ CKD22,28–31 کے خطرے کا اندازہ لگانے والے کئی ماڈل موجود ہیں۔ تاہم، نسل، طرز زندگی، اور جغرافیائی ماحول میں فرق کی وجہ سے، مختلف نسلی گروہوں میں گردے کی دائمی بیماری کے لیے ایک مؤثر پیش گوئی کرنے والا ماڈل تیار کرنا اب بھی ضروری ہے، جو کہ پہلے CKD کے زیادہ خطرات والے لوگوں کی شناخت کرنے میں مدد دے سکتا ہے، اس طرح صحت کی دیکھ بھال کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ ان افراد کو وسائل مختص کرنا جو اس سے سب سے زیادہ فائدہ اٹھاتے ہیں جبکہ ان افراد کے ذریعہ صحت کی دیکھ بھال کے وسائل کے ممکنہ غلط استعمال کو روکتے ہیں جو کم خطرے میں ہیں۔

Cistanche اقتباس

طریقے

1. مطالعہ ڈیزائن اور آبادی.

اس تحقیق کو ایک نیسٹڈ کیس کے طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا- کنٹرول اسٹڈی جس میں "تیانجن میڈیکل یونیورسٹی کرونک ڈیزیز کوہورٹ" کے 348 شرکاء شامل تھے۔ یہ گروہ 2006 میں قائم کیا گیا تھا، جس میں سالانہ جسمانی معائنہ کے لیے 2068 افراد کی ابتدائی تعداد تھی۔ 2018 کے آخر تک، مجموعی طور پر 21,750 افراد کو کوہورٹ میں بھرتی کیا گیا تھا، جس میں 13 سال کی سب سے طویل فالو اپ مدت تھی۔ ہم نے ڈیموگرافک مارکر، لیبارٹری مارکر، اور جین ٹائپنگ کے نتائج 110 لوکی کے لیے اکٹھے کیے (بشمول 380 کیسز جن میں جینوم وائیڈ جین ٹائپنگ ڈیٹا ہے)۔ ہم نے ایسے مریضوں کی اسکریننگ کی جو درج ذیل معیارات پر پورا اترتے ہیں: (i) کم از کم 5 سال کی فالو اپ مدت کے ساتھ؛ (ii) پہلے جسمانی امتحان میں کوئی CKD نہیں؛ (iii) خون کے نمونے اور دیگر اہم معلومات جن میں سے 1804 اہل تھے۔ 116 کو کیس گروپ کے طور پر منتخب کیا گیا تھا۔ اور 232 کو کنٹرول گروپ کے طور پر جنس اور عمر ±3 سال کے مماثلت کے ساتھ منتخب کیا گیا تھا۔ لہذا، کل 348 مضامین شامل کیے گئے تھے۔ تمام مضامین نے وراثتی بیماریوں اور نیفروٹوکسک منشیات کے استعمال کی خاندانی تاریخ سے انکار کیا۔

اس مطالعہ کا تیانجن میڈیکل یونیورسٹی کی اخلاقیات کمیٹی نے جائزہ لیا اور اس کی منظوری دی، اور تمام شرکاء نے باخبر رضامندی کے فارم پر دستخط کیے۔

2. تشخیصی معیار۔

CKD کے لیے تشخیصی معیار eGFR تھے۔<60 mL/(min·1.73 m2 ) or positive proteinuria (≥1+). The glomerular filtration rate is estimated using the simplified Chinese MDRD equation 32. The determination of diabetes mellitus (DM) is based on the diagnostic criteria of diabetes published by the World Health Organization (WHO) in 1999: fasting plasma glucose≥7.0 mmol/L and/or 2 h postprandial glucose≥11 mmol/L. Obesity was defined as a body mass index (BMI)≥28 kg/m2 according to the recommendation of the "Guidelines for the Prevention and Control of Overweight and Obesity among Chinese Adults"33 by the Ministry of Health. Hypertension was defined as systolic blood pressure (SBP)≥140 mmHg and/or diastolic blood pressure (DBP)≥90 mmHg or a self-reported history of physician-diagnosed hypertension. The diagnostic criteria for hyperuricemia (HUA)34 were blood uric acid levels≥420 μmol/L in men and≥360 μmol/L in women.

3. بائیو مارکر کی پیمائش۔

بارہ گھنٹے کے روزے کے بعد، شرکاء کے وینس خون کے نمونے صبح 7:30–9:00 بجے نان اینٹی کوگولنٹ خون جمع کرنے والی ٹیوبوں میں جمع کیے گئے، کمرے کے درجہ حرارت پر آدھے گھنٹے تک انکیوبیٹ کیا گیا، اور پھر 4 ڈگری پر 3000 rpm پر سینٹرفیوج کیا گیا۔ سیرم کو الگ کرنے کے لئے 10 منٹ تک۔ تجزیہ سے پہلے سیرم کو −80 ڈگری پر محفوظ کیا گیا تھا۔ فاسٹنگ پلازما گلوکوز، سیرم کریٹینائن، یوریا نائٹروجن، سیرم یورک ایسڈ، کل کولیسٹرول، ٹرائگلیسرائیڈ، الانائن امینوٹرانسفریز، کل پروٹین، البومن، گلوبلین، کل بلیروبن، اور ڈائریکٹ بلیروبن کی سطحوں کا تعین ہٹاچی آٹومیٹک بائیو کیمیکل کے ذریعے کیا گیا۔ Cystatin C (CysC)، ٹرانسفارمنگ گروتھ فیکٹر بیٹا (TGF-)، غیر متناسب dimethylarginine (ADMA) اور neutrophil gelatinase سے وابستہ lipocalin (NGAL) کی پیمائش ELISA کٹس (Shanghai Huyu Biotechnology Co., LTD) کے ذریعے کی گئی۔

Cistanche پاؤڈر

4. CKD سے متعلقہ غیر جینیاتی/جینیاتی خطرے والے عوامل کا انتخاب۔

ہم نے 21 ممکنہ خطرے کے عوامل کو شامل کیا، جن میں متعدد بائیو مارکر شامل ہیں، غیر متغیر Cox متناسب خطرہ ماڈل میں، اور پھر اہم عوامل کو وضاحتی متغیرات کے طور پر لیا گیا اور ملٹی ویریٹ کاکس متناسب خطرہ ریگریشن ماڈل میں شامل کیا گیا۔ آخر میں، ہم نے پانچ غیر جینیاتی خطرے والے عوامل حاصل کیے. UK-Biobank ڈیٹا بیس تک ڈیٹا تک رسائی کا حصہ حاصل کرنے کے بعد، ہم نے رینل فنکشن سے متعلق اشارے، بشمول eGFR، SCr، اور CysC کے لیے جینوم وائڈ ایسوسی ایشن تجزیہ (GWAS) انجام دینے کے لیے PLINK کا استعمال کیا۔ GWAS کے نتائج مین ہٹن پلاٹ (ضمنی شکل S1) میں دکھائے گئے ہیں۔ پچھلے مطالعات کے نتائج کے ساتھ مل کر، 10 جینوں پر کل 10 SNP لوکی کی اسکریننگ کی گئی تھی (ضمنی جدول S1)۔ دریں اثنا، GWAS ڈیٹا بیس، UCSC جینومک بایو انفارمیٹکس ڈیٹا بیس، اور ایشیا یا چین میں گردے کے فنکشن سے متعلق فینوٹائپس کے لیے GWAS کے نتائج 35–37 سے معلومات کو یکجا کرنے کے بعد، SNP لوکی دونوں اعلی جین ٹائپ رشتہ دار خطرہ (GRR) اور جینوم وائیڈ پولی جینیٹک سکور (GPS) کے ساتھ۔ ) CKD کے لیے منتخب کیا گیا تھا۔ آخر میں، ہم نے CKD (ضمنی جدول S2) کے لیے جینیاتی رسک ماڈل بنانے کے لیے 24 جینوں میں سے کل 27 SNP لوکی کا انتخاب کیا۔ اس مطالعے میں منتخب کردہ 27 SNPs کو میٹرکس اسسٹڈ لیزر ڈیسورپشن آئنائزیشن ٹائم آف فلائٹ ماس سپیکٹرو میٹری (MALDI-TOF-MS) پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے 348 نیسٹڈ کیس – کنٹرول مضامین میں جین ٹائپ کیا گیا تھا۔ تمام 27 SNPs کے لیے Hardy – Weinberg equilibrium (HWE) کی جانچ کی گئی، اور ہم نے 2 SNPs کو حذف کر دیا جو HWE میں ناکام ہو گئے تھے۔ لہذا، 25 SNPs کے لئے جین ٹائپنگ ڈیٹا کو دستاویز کیا گیا تھا۔

5. پیشین گوئی کے ماڈل تیار کرنا۔

اس مطالعہ میں، جینیاتی رسک سکور (GRS) ماڈلز اور نانجینیٹک رسک سکور (NGRS) ماڈلز مختلف خطرے والے عوامل یا اقدار کے قدرتی لوگارتھمز ( ) کے وزن سے بنائے گئے تھے۔ ہر غیر جینیاتی یا جینیاتی عنصر کے مشترکہ اثرات کو وزنی انداز میں شمار کیا گیا، اور CKD کے پیشن گوئی ماڈل کو تیار کرنے کے لیے بہترین امتزاج کا طریقہ منتخب کیا گیا۔ GRS مساوات CKD کے روگجنن میں ہر امیدوار SNP سائٹ کی مختلف شراکتوں کی بنیاد پر قائم کی گئی تھی۔ ہر SNP سائٹ کو CKD کے لیے ممکنہ خطرے کا عنصر سمجھا جاتا تھا۔ CKD کے آغاز میں شراکت کے لیے مختلف وزن کا تعین لاجسٹک ریگریشن تجزیہ سے مختلف OR (یا ) اقدار کے ذریعے کیا گیا تھا تاکہ بہترین امتزاج کے لیے کئی امتزاجات اور اسکرین قائم کی جا سکے۔ وزن والے جینیاتی رسک سکور (ωGRS) کا استعمال کرتے ہوئے، ωGRS{{0}} I 1 iGi ( i ith SNP کا وزن ہے، Gi ith SNP میں ایلیلز کی تعداد ہے اور 0 کی قدر تفویض کرتا ہے، 1، 2)۔ وزن SNPs کے اوڈس ریشو (OR) کا قدرتی لوگارتھم ہے اور ایک تخمینہ اثر (گتانک) ہو سکتا ہے۔ ہر فرد کے لیے، ωGRS لاجسٹک ریگریشن میں ہر SNP سائٹ کی OR ( ) قدر کے حساب سے وزنی رسک ایللیس کی تعداد کا مجموعہ ہے۔ تفصیل کے لیے فارمولہ (1) دیکھیں۔

اوپر والے فارمولے میں، وزن کو پہلے سے طے کرنے کے لیے، ہم نے بڑے نمونے کے سائز اور اعلیٰ بھروسے کے ساتھ مطالعہ میں لاگ میں تبدیل شدہ سنگل رسک ایللیس کی قدر کو اصل ماڈل کی تعمیر میں وزن کے طور پر استعمال کیا۔ غیر جینیاتی رسک سکور ماڈل کا بلڈنگ اصول وہی ہے جو GRS کا ہے۔ یعنی، CKD کے واقعات میں شناخت شدہ CKD سے متعلقہ غیر جینیاتی خطرے والے عوامل (مثال کے طور پر TGF- کی عام زیادہ قیمت، بزرگ) کی مختلف شراکتوں کے مطابق، لاجسٹک ریگریشن تجزیہ کی مختلف OR (یا) اقدار کا استعمال کیا جاتا ہے۔ CKD کے آغاز کے لیے مختلف وزن کا تعین کریں، مختلف امتزاج قائم کریں اور بہترین امتزاج کا انتخاب کریں۔ وزنی نانجینیٹک رسک سکور (ωNGRS) استعمال کیا گیا تھا، ωNGRS= I 1 iSi ( i CKD کی نشوونما کے خطرے میں ith متعلقہ نانجینیٹک رسک فیکٹر کا وزن ہے، اور Si اسی غیر جینیاتی رسک فیکٹر سے مطابقت رکھتا ہے)۔ اور وزن مختلف خطرے والے عوامل کے لاجسٹک ریگریشن تجزیہ کے ذریعے حاصل کردہ OR قدر کا قدرتی لوگارتھم لیتا ہے۔ ہر فرد کے لیے، ωNGRS خطرے کے عوامل کا مجموعہ ہے جو لاجسٹک ریگریشن میں مختلف غیر جینیاتی خطرے والے عوامل کی OR ( ) قدر سے وزنی ہے۔ تفصیل کے لیے فارمولہ (2) دیکھیں۔

مندرجہ بالا فارمولے میں، S غیر جینیاتی خطرے والے عوامل کے گروپ کے سیٹ ویکٹر کی نمائندگی کرتا ہے (Si ith nongenetic خطرے کے عنصر کی حالت کی نمائندگی کرتا ہے؛ اگر فرد کے پاس خطرے کا عنصر ہے، تو قدر 1 ہے؛ اگر نہیں، تو قدر ہے {{ 1}})۔ اس مطالعے میں استعمال ہونے والی قدر لاجسٹک ریگریشن تجزیہ میں ہر غیر جینیاتی خطرے کے عنصر کی قدر تھی۔

جامع رسک اسکورنگ ماڈل کی تعمیر بہترین GRS ماڈل اور NGRS ماڈل کو مربوط کرتی ہے، جو دونوں ماڈلز کا مجموعہ ہے۔ تفصیل کے لیے فارمولا (3) دیکھیں۔

6. پیشن گوئی ماڈل کی تشخیص۔

تعمیر شدہ GRS ماڈل، NGRS ماڈل، اور جامع پیشین گوئی کرنے والے ماڈل کی تشخیص نے وکر (AUC) طریقہ کے تحت ریسیور آپریٹنگ خصوصیت وکر (ROC) کے علاقے کو اپنایا۔ MedCalc سافٹ ویئر کا استعمال ROC وکر کے بہترین کٹ آف پوائنٹ اور بہترین کٹ آف پوائنٹ پر حساسیت اور مخصوصیت کا تعین کرنے کے لیے کیا گیا تھا۔ آخر میں، تعمیر شدہ CKD پیشین گوئی ماڈل کی پیشن گوئی کی تاثیر کا اندازہ ہو گیا ہے۔ تعمیر شدہ GRS ماڈل، NGRS ماڈل، اور جامع پیشین گوئی ماڈل کو داخلی طور پر بوٹسٹریپ پانچ گنا کراس توثیق کا استعمال کرتے ہوئے نیسٹنگ کیس – کنٹرول اسٹڈی میں توثیق کیا گیا تھا۔ تمام ڈیٹا کے تجزیے SPSS 21{6}} سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے کیے گئے تھے۔ شماریاتی اہمیت کا تعین P کی حد کے ساتھ کیا گیا تھا۔<0.05.

تمام طریقوں کو متعلقہ رہنما خطوط اور ضوابط کے مطابق انجام دیا گیا تھا۔

Cistanche کیپسول

نتیجہ

عمر، ذیابیطس، کریٹینائن کی عام اعلیٰ اقدار، TGF-، اور ADMA CKD کے واقعات کے لیے آزاد اشارے ہیں۔ پیشن گوئی کا ایک جامع ماڈل قائم کیا گیا تھا، حالانکہ جینیاتی عوامل جن کا ہمارے مطالعہ میں تجزیہ کیا گیا تھا ان سے CKD واقعات کے لیے محدود پیشین گوئی کی قدریں برآمد ہوئیں۔ خراب ہونے سے بچنے کے لیے ابتدائی اور مناسب مداخلت کی جا سکتی ہے اور یہاں تک کہ ناقابل واپسی ہے۔

حوالہ جات

1. Bikbov، B. et al. دائمی گردے کی بیماری کا عالمی، علاقائی، اور قومی بوجھ، 1990–2017: ایک منظم تجزیہ برائے عالمی برڈن آف ڈیزیز اسٹڈی 2017۔ لینسیٹ 395, 709 (2020)۔

2. Zhang، L. et al. چین میں گردے کی دائمی بیماری کا پھیلاؤ: ایک کراس سیکشنل سروے۔ لینسیٹ 379، 815 (2012)۔

3. O'Sullivan, ED, Hughes, J. & Ferenbach, DA رینل ایجنگ: وجوہات اور نتائج۔ جے ایم Soc نیفرول۔ 28، 407 (2017)۔

4. کیریرو، جے جے، ہیکنگ، ایم.، چیسنائی، این سی اور جیجر، کے جے جنس اور جنس میں تفاوت وبائی امراض اور گردے کی دائمی بیماری کے نتائج۔ نیٹ Rev. Nephrol. 14، 151 (2018)۔

5. یون، ایچ آر وغیرہ۔ موٹاپا، میٹابولک اسامانیتا، اور CKD کی ترقی۔ ایم۔ جے کڈنی ڈس۔ 72، 400 (2018)۔

6. تسائی، ڈبلیو ایٹ ال۔ دائمی گردے کی بیماری کی نشوونما اور بڑھنے کے خطرے والے عوامل۔ میڈیسن 95، e3013 (2016)۔

7. Fliser، D. et al. غیر متناسب dimethylarginine اور دائمی گردے کی بیماری کی ترقی: Te ہلکے سے اعتدال پسند گردے کی بیماری کا مطالعہ۔ جے ایم Soc نیفرول۔ 16، 2456 (2005)۔

8. راوانی، P. et al. غیر متناسب dimethylarginine گردے کی دائمی بیماری والے مریضوں میں ڈائیلاسز اور موت کی پیش گوئی کرتی ہے: ایک مقابلہ کرنے والے خطرات ماڈلنگ اپروچ۔ جے ایم Soc نیفرول۔ 16، 2449 (2005)۔

9. Miyazaki، H. et al. اینڈوجینس نائٹرک آکسائڈ سنتھیس انحیبیٹر: ایتھروسکلروسیس کا ایک نیا مارکر۔ سرکولیشن 9، 1141 (1999)۔

10. Tripepi، G. et al. ESRD مریضوں میں موت اور قلبی واقعات کی پیشن گوئی کے لیے سوزش اور غیر متناسب ڈائمتھائلارجینائن۔ کلین جے ایم Soc نیفرول۔ 6، 1714 (2011)۔

11. Viau, A. et al. Lipocalin 2 چوہوں اور انسانوں میں گردے کی دائمی بیماری کے بڑھنے کے لیے ضروری ہے۔ جے کلین تفتیش کریں۔ 120، 4065 (2010)۔

12. فرگوسن، ایم اے اور وائیکر، ایس ایس گردے کے فنکشن کے قائم کردہ اور ابھرتے ہوئے مارکر۔ کلین کیم 58، 680 (2012)۔

13. فلر، جی وغیرہ۔ جی ایف آر کے مارکر کے طور پر سیسٹیٹن سی — تاریخ، اشارے، اور مستقبل کی تحقیق۔ کلین بائیو کیم۔ 38، 1 (2005)۔

14. فرگوسن، TW، Komenda، P. & Tangri، N. Cystatin C گلوومیرولر فلٹریشن کی شرح کا تخمینہ لگانے کے لیے بائیو مارکر کے طور پر۔ کرر رائے۔ نیفرول۔ ہائپرٹین. 24، 295 (2015)۔

15. مینگ، ایکس، نیکولک پیٹرسن، ڈی جے اور لین، ایچ وائی ٹی جی ایف-: فائبروسس کا ٹی ماسٹر ریگولیٹر۔ نیٹ Rev. Nephrol. 12، 325 (2016)۔

16. Tazat, K., Hector-Greene, M., Blobe, GC & Henis, YI تبتی آزادانہ طور پر TGF-beta سگنلنگ کو روکنے کے لیے TGF-beta ریسیپٹرز ٹائپ I اور Type II کو باندھتا ہے۔ مول بائول سیل 26، 3535 (2015)۔

17. Wang, S., Wilkes, MC, Leof, EB & Hirschberg, R. Noncanonical TGF- پاتھ ویز, mTORC1 اور Abl, in renal interstitial fibrogenesis. ایم۔ جے فزیول۔ رینل 298، F142 (2010)۔

18. Nlandu-Khodo, S. et al. TGF-beta اور beta-catenin epithelial crosstalk کو بلاک کرنا CKD کو بڑھاتا ہے۔ جے ایم Soc نیفرول۔ 28، 3490 (2017)۔

19. O'Seaghdha, CM & Fox, CS Genome-wide association study in kidney transplantation: Advantages and constraints. نیٹ Rev. Nephrol. 8، 89 (2011)۔

20. چن، ٹی کے، نائسلی، ڈی ایچ اینڈ گرام، ایم ای دائمی گردے کی بیماری کی تشخیص اور انتظام۔ JAMA 322, 1294 (2019)۔

21. Carrillo-Larco، RM et al. پیرو میں مروجہ غیر تشخیص شدہ دائمی گردے کی بیماری کی پہلی اسکریننگ کے لیے رسک اسکور: Te CRONICASCKD رسک سکور۔ بی ایم سی نیفرول۔ 18، 343 (2017)۔

22. تانگری، این. وغیرہ۔ CKD کی ترقی کے لیے ایک متحرک پیش گوئی کرنے والا ماڈل۔ ایم۔ جے کڈنی ڈس۔ 69، 514 (2017)۔

23. Ma, J., Yang, Q., Hwang, S., Fox, CS & Chu, AY جینیاتی رسک سکور اور اسٹیج 3 دائمی گردے کی بیماری کا خطرہ۔ بی ایم سی نیفرول۔ 18، 32 (2017)۔

24. امائی، ای وغیرہ۔ جاپانی عام آبادی میں گردے کی دائمی بیماری کا پھیلاؤ۔ کلین ختم نیفرول۔ 13، 621 (2009)۔

25. نیلسن، آر جی وغیرہ۔ واقعہ دائمی گردے کی بیماری کے لئے خطرے کی پیشن گوئی مساوات کی ترقی. JAMA 322, 2104 (2019)۔

26. Zhao, J. et al. ٹرائگلیسرائڈ درمیانی عمر اور بوڑھے بالغوں میں ٹائپ 2 ذیابیطس کا ایک آزاد پیش گو ہے: دو گروہوں میں 8-سال کی پیروی کے ساتھ ایک ممکنہ مطالعہ۔ J. ترجمہ میڈ. 17، 403 (2019)۔

27. وی، ایف. وغیرہ. سیرم یورک ایسڈ اور ہائی بلڈ پریشر کے واقعات کے مابین ایسوسی ایشن: ایک چینی سینئر متحرک کوہورٹ اسٹڈی۔ J. ترجمہ میڈ. 14، 110 (2016)۔

28. Chien، K. et al. واقعہ دائمی گردے کی بیماری کے خطرے کے لئے ایک پیشن گوئی ماڈل. ایم۔ جے میڈ 123، 836 (2010)۔

29. O'Seaghdha, CM et al. عام آبادی میں گردے کی دائمی بیماری کا خطرہ اسکور۔ ایم۔ جے میڈ 125، 270 (2012)۔

30. Echoufo-Tcheugui, JB & Kengne, AP کے خطرے کے ماڈل گردے کی دائمی بیماری اور اس کے بڑھنے کی پیش گوئی کرنے کے لیے: ایک منظم جائزہ۔ پی ایل او ایس میڈ۔ 9، e1001344 (2012)۔

31. Fujii, R. et al. جاپانی آبادی میں جینیاتی رسک سکور اور گردے کی دائمی بیماری کی ایسوسی ایشن۔ Nephrology 24, 670 (2019)۔

32. ما، وائی سی وغیرہ۔ creatinine اور cystatin C پیمائشوں کو ملا کر بہتر GFR تخمینہ۔ کڈنی انٹ۔ 72، 1535 (2007)۔

33. قاسم، اے وغیرہ۔ موٹاپے کی اصل پر: انسانی آبادی کے درمیان جینیاتی خطرے کے حیاتیاتی، ماحولیاتی اور ثقافتی ڈرائیوروں کی شناخت۔ اوبس Rev. 19, 121 (2018)۔

34. بارڈین، ٹی. اینڈ رچیٹ، پی. ہائپروریسیمیا اور گاؤٹی کے حالات کی تعریف۔ کرر رائے۔ ریمیٹول۔ 26، 186 (2014)۔

35. Okada، Y. et al. میٹا تجزیہ مشرقی ایشیائی آبادی میں گردے کے فنکشن سے متعلق خصلتوں سے وابستہ متعدد لوکی کی نشاندہی کرتا ہے۔ نیٹ جینیٹ 44، 904 (2012)۔

36. O'Seaghdha, CM & Fox, CS Genome-wide association study of chronic kidney disease: ہم نے کیا سیکھا ہے؟ نیٹ Rev. Nephrol. 8، 89 (2011)۔

37. Ried، JS et al. ایک سے زیادہ اینتھروپومیٹرک خصلتوں پر ایک پرنسپل جزو میٹا تجزیہ جسم کی شکل کے لئے ناول لوکی کی شناخت کرتا ہے۔ نیٹ کمیون 7، 13357 (2016)۔

Jing Zhao1,4, Yuan Zhang1,2,4, Jiali Qiu1,4, Xiaodan Zhang1,4, FengjiangWei1, Jiayi Feng1, Chen Chen3, Kai Zhang3, Shuzhi Feng3, Wei‑Dong Li1

1 شعبہ جینیات، کالج آف بیسک میڈیکل سائنسز، تیانجن میڈیکل یونیورسٹی، تیانجن 300070، چین۔

2 سکول آف پبلک ہیلتھ، تیانجن میڈیکل یونیورسٹی، تیانجن، چین۔

3 تیانجن جنرل ہسپتال، تیانجن میڈیکل یونیورسٹی، تیانجن 300052، چین۔

4 ان مصنفین نے یکساں طور پر تعاون کیا: جینگ ژاؤ، یوآن ژانگ، جیالی کیو، اور ژیاؤڈان ژانگ