- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT05378282
Identification des biomarqueurs de la néphropathie diabétique par transcriptomique
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
Le diabète de type 2 (DT2) est défini comme un groupe de maladies métaboliques caractérisées par une hyperglycémie chronique, résultant de défauts de sécrétion d'insuline, d'action de l'insuline ou des deux. Selon l'enquête nationale sur la santé 2012, au Mexique, environ 1 personne sur 10 est atteinte de DT2, mais il est important de mentionner que ces données ne reflètent que les sujets précédemment diagnostiqués avec la maladie, mais nous nous attendons à une multiplication par deux de ce nombre lorsque y compris les patients DT2 nouvellement diagnostiqués. De plus, la prévalence du DT2 dans les groupes d'âge plus jeunes a augmenté (25 % des cas de diabète au Mexique surviennent chez les jeunes adultes de moins de 43 ans), ce qui implique plus de 20 ans de vie avec la maladie. En conséquence, le DT2 se retrouve parmi les premières causes de décès, ce qui représente un fardeau sanitaire pour le pays.
Il a été estimé que plus de 40 % des personnes atteintes de diabète développeront une maladie rénale chronique (MRC), ce qui représente environ 40 % de tous les patients commençant une thérapie de remplacement rénal. À l'Instituto Mexicano del Seguro Social, la néphropathie figure parmi les cinq principales causes de soins médicaux dans les hôpitaux généraux de la région et dans les hôpitaux hautement spécialisés. Une étude à Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, a informé qu'une incidence de 35% de néphropathie a été observée chez les patients diabétiques. Cueto-Manzano et al. ont rapporté une incidence de 40 % de néphropathie précoce et de 29 % de néphropathie établie chez 756 patients diabétiques de Jalisco. Une autre étude au Mexique qui comprenait 3 609 patients diabétiques à Guanajuato, a rapporté 23,8% de néphropathie diabétique. Une étude récente menée dans l'État de Mexico, qui comprenait 44 458 sujets diagnostiqués avec le DT2, a enregistré la présence de néphropathie diabétique chez 9,1 % .
L'insuffisance rénale diabétique est rare si le diabète dure depuis moins d'une décennie. Les taux d'incidence les plus élevés de 3 % par an sont observés en moyenne 10 à 20 ans après l'apparition du diabète, après quoi le taux de néphropathie diminue. Il est important de dire qu'un patient diabétique depuis 20 à 25 ans sans signes cliniques de néphropathie diabétique a peu de chance de développer une telle complication. La progression du DT2 vers la néphropathie diabétique est devenue un problème de santé, non seulement pour les coûts pour le secteur de la santé, mais pour la détérioration de la qualité de vie du patient et les résultats.
Les principaux facteurs de risque de progression vers la néphropathie diabétique comprennent : l'hyperglycémie, la réponse aux médicaments et la longue durée du diabète, l'hypertension artérielle, l'obésité et la dyslipidémie. La plupart de ces facteurs sont modifiables par des médicaments ou des changements de style de vie. La prise en charge des facteurs de risque modifiables est donc une clé pour prévenir et retarder la dégradation de la fonction rénale. Le diagnostic précoce de la néphropathie diabétique est un autre élément essentiel de la prise en charge du diabète et de ses complications telles que la néphropathie. L'American Diabetes Association (ADA) recommande le dépistage systématique aux sujets diabétiques atteints de néphropathie diabétique progressive et d'IRC. Les directives les plus largement acceptées de la National Kidney Foundation impliquaient la mesure du débit de filtration glomérulaire (DFG) et des stades de l'IRC à l'aide de la créatinine sérique chez les patients. Cependant, du fait que la créatinine subit une sécrétion tubulaire en plus de la filtration glomérulaire et de son élimination extrarénale via le tractus gastro-intestinal, en particulier en cas d'insuffisance rénale avancée, le DFG pourrait être surestimé. En cas de DFG, les techniques sont accablantes du fait des méthodes invasives et certains marqueurs sont difficiles à manipuler. Un autre marqueur utilisé en clinique est la microalbuminurie, chez la plupart des patients, le premier signe de néphropathie diabétique est l'augmentation modérée de l'excrétion urinaire d'albumine, c'est-à-dire 30-300 mg/g de créatinine dans un échantillon d'urine (également appelée microalbuminurie). Les patients qui développent une macroalbuminurie (> 30 à 300 mg/g de créatinine) présentent un risque élevé de développer une néphropathie diabétique. Néanmoins, environ jusqu'à 40 % des patients présentant une albuminurie modérée reviennent à la normoalbuminurie. De plus, jusqu'à 50 % des patients atteints de diabète de type 1 ou de DT2 présentent une baisse de l'eGFR, malgré la présence d'une albuminurie modérée ou même d'une normoalbuminurie. Par conséquent, les marqueurs réels disponibles à la clinique sont inexacts, il est donc nécessaire d'identifier de nouveaux marqueurs capables de reconnaître les patients à haut risque de développer une néphropathie diabétique pour retarder la progression des complications en prenant les mesures adéquates.
La transcriptomique
Le développement de nouvelles technologies à l'ère de la génomique a permis d'accélérer les progrès de la biologie systémique et de générer des connaissances sur le développement, l'homéostasie et les maladies du rein. Dans ce contexte, les signatures transcriptomiques associées à des états pathologiques spécifiques peuvent fournir d'excellentes informations sur les mécanismes pathogènes et mettre en lumière des candidats biomarqueurs d'expression génique prioritaires . De plus, la comparaison des transcriptomes permet l'identification de gènes qui sont exprimés de manière différentielle dans des populations distinctes.
En général, la technologie RNA-Seq est très utile pour l'analyse de l'expression différentielle, dans laquelle on adopte couramment cinq étapes. Tout d'abord, les échantillons d'ARN sont fragmentés en petites séquences d'ADN complémentaires (ADNc) puis séquencés à partir d'une plateforme à haut débit. Deuxièmement, les petites séquences générées sont cartographiées sur un transcriptome. Troisièmement, les niveaux d'expression pour chaque gène ou isoforme sont estimés. Quatrièmement, les données mappées sont normalisées et, par ex. à l'aide de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique, les gènes différentiellement exprimés (DEG) sont identifiés. Enfin, la pertinence des données produites est enfin évaluée à partir d'un contexte biologique.
Une étude récente d'O'Conell et al. ont identifié un ensemble de 13 gènes prédictifs du développement de la fibrose rénale à 1 an de greffe rénale, grâce à une analyse de l'expression par microréseau de biopsies de receveurs d'allogreffe rénale. Ainsi, les auteurs suggèrent que l'ensemble de 13 gènes pourrait être utilisé pour identifier les greffés rénaux à risque de perte d'allogreffe avant le développement de dommages irréversibles. Une étude de Ju et al. a révélé que le facteur de croissance épidermique (EGF), une protéine spécifique des tubules essentielle à la différenciation et à la régénération cellulaire, prédisait l'eGFR, tout au long de l'analyse du transcriptome sur des composants tubulointerstitiels microdisséqués de biopsies rénales humaines de patients atteints d'IRC. De plus, la quantité de protéine EGF dans l'urine (uEGF) a montré une corrélation significative avec l'ARNm intrarénal de l'EGF, la fibrose interstitielle/l'atrophie tubulaire, l'eGFR et le taux de perte d'eGFR, suggérant que l'uEGF pourrait être un bon prédicteur de la progression de l'IRC. Une autre étude a démontré que le profil des miARN sériques est affecté par l'hémodialyse, contribuant à l'hypofertilité et au risque accru de développement du cancer. Par conséquent, la transcriptomique pourrait fournir de meilleurs outils de diagnostic, des biomarqueurs pronostiques et des voies de signalisation propices au ciblage thérapeutique.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Mexico City, Mexique, 07760
- Hospital Juarez de Mexico
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients avec ≥ 20 ans d'évolution du DT2 avec normoalbuminurie
- Patients sans antécédent personnel ou familial de maladie rénale chez les parents au 1er degré Âge ≥ 18 ans
- DT2 diagnostiqué au moins 5 ans avant le début de la thérapie de remplacement rénal Antécédents ou rétinopathie diabétique par auto-déclaration pour s'assurer que l'albuminurie était la conséquence d'une néphropathie diabétique plutôt que d'une glomérulopathie non diabétique albuminurie ≥ 300 mg/24 h dans au moins deux cas sur trois échantillons d'urine stériles pas d'hématurie ni de signes (y compris de cylindres cellulaires), d'antécédents ou de prédisposition à d'autres maladies des reins ou des voies urinaires.
Critère d'exclusion:
- Patients diabétiques sans néphropathie diabétique
- Patients atteints de diabète de type 1, de diabète gestationnel, d'hypertension incontrôlable, de cancer actif, d'insuffisance cardiaque, de maladie du foie ou des reins, d'un traitement concomitant avec des corticostéroïdes ou des œstrogènes, d'affections pouvant provoquer une hyperglycémie, une dépendance à l'alcool ou aux drogues illicites, et de démence ou de troubles psychiatriques graves - les der n'ont pas été inclus dans cette étude
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cas-témoins
- Perspectives temporelles: Transversale
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Patients diabétiques sans néphropathie diabétique
je. Patients avec ≥ 20 ans d'évolution du DT2 avec normoalbuminurie ii.
Patients sans antécédents personnels ou familiaux de maladie rénale chez les parents au 1er degré iii.
Âge ≥ 18 ans
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Patients diabétiques atteints de néphropathie diabétique
je. DT2 diagnostiqué au moins 5 ans avant le début de la thérapie de remplacement rénal ii. Antécédents ou rétinopathie diabétique par auto-déclaration pour s'assurer que l'albuminurie était la conséquence d'une néphropathie diabétique plutôt qu'une glomérulopathie non diabétique iii. albuminurie ≥ 300 mg/24 h dans au moins deux échantillons d'urine stérile sur trois iv. pas d'hématurie ou de signes (y compris de cylindres cellulaires), d'antécédents ou de prédisposition à d'autres maladies des reins ou des voies urinaires. v. Âge ≥ 18 ans |
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Expression différentielle dans le sang et l'urine de patients diabétiques avec et sans néphropathie diabétique évaluée par ARN seq
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Expression différente des gènes régulés à la baisse et à la hausse dans le sang et l'urine entre les patients atteints de diabète de type II avec et sans néphropathie diabétique
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Données démographiques des participants
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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L'âge, la créatinine sérique, l'âge et le poids seront combinés pour rapporter le taux de filtration glomérulaire par la formule Cockcroft-Gault
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données de traitement pharmacologique des participants
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Traitement pharmacologique, Cette information sera utilisée comme covariable dans RNASeq
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données sur les habitudes, Tabagisme
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Cette information sera utilisée comme covariable dans RNASeq
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données sur les habitudes, exercice
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Cette information sera utilisée comme covariable dans RNASeq
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données habitudes, régime spécial
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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(régime protéique, faible en calories), Cette information sera utilisée comme covariable dans RNASeq
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données anthropométriques des participants, Taille
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Le poids et la taille seront combinés pour indiquer l'IMC en kg/m^2
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données anthropométriques des participants, Poids
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Le poids et la taille seront combinés pour indiquer l'IMC en kg/m^2
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Glucose
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le contrôle glycémique des patients, en raison d'un diagnostic de diabète
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Hémoglobine glyquée
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le contrôle glycémique des patients, en raison d'un diagnostic de diabète
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Créatinine sérique
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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La créatinine sérique, l'âge et le poids seront combinés pour rapporter le taux de filtration glomérulaire par la formule Cockcroft-Gault
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Triglycérides
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le contrôle métabolique chez les patients
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Cholestérol total
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le contrôle métabolique chez les patients
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Lipoprotéines de haute densité (HDL)
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le contrôle métabolique chez les patients
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Lipoprotéines de basse densité (LDL)
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le contrôle métabolique chez les patients, risque de maladie cardiométabolique
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Acide urique
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer le métabolisme chez les patients
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Azote uréique sanguin (BUN)
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer la fonction rénale chez les patients
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données biochimiques des participants, Urée
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Pour observer la fonction rénale chez les patients
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données moléculaires, Séquençage de l'ARN messager entier
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Données du messager entier dans le sang et l'urine
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Publications et liens utiles
Publications générales
- American Diabetes Association. Standards of medical care in diabetes--2014. Diabetes Care. 2014 Jan;37 Suppl 1:S14-80. doi: 10.2337/dc14-S014. No abstract available.
- American Diabetes Association. Diagnosis and classification of diabetes mellitus. Diabetes Care. 2010 Jan;33 Suppl 1(Suppl 1):S62-9. doi: 10.2337/dc10-S062. No abstract available. Erratum In: Diabetes Care. 2010 Apr;33(4):e57.
- National Kidney Foundation. K/DOQI clinical practice guidelines for chronic kidney disease: evaluation, classification, and stratification. Am J Kidney Dis. 2002 Feb;39(2 Suppl 1):S1-266. No abstract available.
- Kramer HJ, Nguyen QD, Curhan G, Hsu CY. Renal insufficiency in the absence of albuminuria and retinopathy among adults with type 2 diabetes mellitus. JAMA. 2003 Jun 25;289(24):3273-7. doi: 10.1001/jama.289.24.3273.
- Gonzalez-Villalpando C, Davila-Cervantes CA, Zamora-Macorra M, Trejo-Valdivia B, Gonzalez-Villalpando ME. Incidence of type 2 diabetes in Mexico: results of the Mexico City Diabetes Study after 18 years of follow-up. Salud Publica Mex. 2014 Jan-Feb;56(1):11-7. doi: 10.21149/spm.v56i1.7318.
- Secretaría de Salud. Instituto Nacional de Salud Pública. Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2012. 2012
- Vora JP, Ibrahim HA, Bakris GL. Responding to the challenge of diabetic nephropathy: the historic evolution of detection, prevention and management. J Hum Hypertens. 2000 Oct-Nov;14(10-11):667-85. doi: 10.1038/sj.jhh.1001058.
- Benjamín; T-D, Antonio; M-MM, Eugenia; C-PM, A D-EMT, Lucia; r-D, Patricia; R-C, et al. DETECCIÓN DE MICROALBUMINURIA EN PACIENTES DIABÉTICOS TIPO II. Bioquimia. 2007(SA126)
- Cueto-Manzano AM, Cortes-Sanabria L, Martinez-Ramirez HR, Rojas-Campos E, Barragan G, Alfaro G, Flores J, Anaya M, Canales-Munoz JL. Detection of early nephropathy in Mexican patients with type 2 diabetes mellitus. Kidney Int Suppl. 2005 Aug;(97):S40-5. doi: 10.1111/j.1523-1755.2005.09707.x.
- Bello-Chavolla OY, Rojas-Martinez R, Aguilar-Salinas CA, Hernandez-Avila M. Epidemiology of diabetes mellitus in Mexico. Nutr Rev. 2017 Jan;75(suppl 1):4-12. doi: 10.1093/nutrit/nuw030.
- Tziomalos K, Athyros VG. Diabetic Nephropathy: New Risk Factors and Improvements in Diagnosis. Rev Diabet Stud. 2015 Spring-Summer;12(1-2):110-8. doi: 10.1900/RDS.2015.12.110. Epub 2015 Aug 10.
- Zenteno-Castillo P, Munoz-Lopez DB, Merino-Reyes B, Vega-Sanchez A, Preciado-Puga M, Gonzalez-Yebra AL, Kornhauser C. Prevalence of diabetic nephropathy in Type 2 Diabetes Mellitus in rural communities of Guanajuato, Mexico. Effect after 6 months of Telmisartan treatment. J Clin Transl Endocrinol. 2015 Aug 18;2(4):125-128. doi: 10.1016/j.jcte.2015.08.001. eCollection 2015 Dec.
- American Diabetes Association. Standards of medical care in diabetes--2010. Diabetes Care. 2010 Jan;33 Suppl 1(Suppl 1):S11-61. doi: 10.2337/dc10-S011. No abstract available. Erratum In: Diabetes Care. 2010 Mar;33(3):692.
- Slocum JL, Heung M, Pennathur S. Marking renal injury: can we move beyond serum creatinine? Transl Res. 2012 Apr;159(4):277-89. doi: 10.1016/j.trsl.2012.01.014. Epub 2012 Feb 3.
- Stevens LA, Coresh J, Greene T, Levey AS. Assessing kidney function--measured and estimated glomerular filtration rate. N Engl J Med. 2006 Jun 8;354(23):2473-83. doi: 10.1056/NEJMra054415. No abstract available.
- Stevens LA, Levey AS. Measurement of kidney function. Med Clin North Am. 2005 May;89(3):457-73. doi: 10.1016/j.mcna.2004.11.009.
- Levin A, Stevens PE. Summary of KDIGO 2012 CKD Guideline: behind the scenes, need for guidance, and a framework for moving forward. Kidney Int. 2014 Jan;85(1):49-61. doi: 10.1038/ki.2013.444. Epub 2013 Nov 27.
- Hovind P, Tarnow L, Rossing P, Jensen BR, Graae M, Torp I, Binder C, Parving HH. Predictors for the development of microalbuminuria and macroalbuminuria in patients with type 1 diabetes: inception cohort study. BMJ. 2004 May 8;328(7448):1105. doi: 10.1136/bmj.38070.450891.FE. Epub 2004 Apr 19.
- Vaidya VS, Niewczas MA, Ficociello LH, Johnson AC, Collings FB, Warram JH, Krolewski AS, Bonventre JV. Regression of microalbuminuria in type 1 diabetes is associated with lower levels of urinary tubular injury biomarkers, kidney injury molecule-1, and N-acetyl-beta-D-glucosaminidase. Kidney Int. 2011 Feb;79(4):464-70. doi: 10.1038/ki.2010.404. Epub 2010 Oct 27.
- Perkins BA, Ficociello LH, Silva KH, Finkelstein DM, Warram JH, Krolewski AS. Regression of microalbuminuria in type 1 diabetes. N Engl J Med. 2003 Jun 5;348(23):2285-93. doi: 10.1056/NEJMoa021835.
- MacIsaac RJ, Tsalamandris C, Panagiotopoulos S, Smith TJ, McNeil KJ, Jerums G. Nonalbuminuric renal insufficiency in type 2 diabetes. Diabetes Care. 2004 Jan;27(1):195-200. doi: 10.2337/diacare.27.1.195.
- Napierala JS, Li Y, Lu Y, Lin K, Hauser LA, Lynch DR, Napierala M. Comprehensive analysis of gene expression patterns in Friedreich's ataxia fibroblasts by RNA sequencing reveals altered levels of protein synthesis factors and solute carriers. Dis Model Mech. 2017 Nov 1;10(11):1353-1369. doi: 10.1242/dmm.030536.
- Wang Z, Gerstein M, Snyder M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nat Rev Genet. 2009 Jan;10(1):57-63. doi: 10.1038/nrg2484.
- Zhang ZH, Jhaveri DJ, Marshall VM, Bauer DC, Edson J, Narayanan RK, Robinson GJ, Lundberg AE, Bartlett PF, Wray NR, Zhao QY. A comparative study of techniques for differential expression analysis on RNA-Seq data. PLoS One. 2014 Aug 13;9(8):e103207. doi: 10.1371/journal.pone.0103207. eCollection 2014.
- Oshlack A, Robinson MD, Young MD. From RNA-seq reads to differential expression results. Genome Biol. 2010;11(12):220. doi: 10.1186/gb-2010-11-12-220. Epub 2010 Dec 22.
- Li P, Piao Y, Shon HS, Ryu KH. Comparing the normalization methods for the differential analysis of Illumina high-throughput RNA-Seq data. BMC Bioinformatics. 2015 Oct 28;16:347. doi: 10.1186/s12859-015-0778-7.
- O'Connell PJ, Zhang W, Menon MC, Yi Z, Schroppel B, Gallon L, Luan Y, Rosales IA, Ge Y, Losic B, Xi C, Woytovich C, Keung KL, Wei C, Greene I, Overbey J, Bagiella E, Najafian N, Samaniego M, Djamali A, Alexander SI, Nankivell BJ, Chapman JR, Smith RN, Colvin R, Murphy B. Biopsy transcriptome expression profiling to identify kidney transplants at risk of chronic injury: a multicentre, prospective study. Lancet. 2016 Sep 3;388(10048):983-93. doi: 10.1016/S0140-6736(16)30826-1. Epub 2016 Jul 22.
- Ju W, Nair V, Smith S, Zhu L, Shedden K, Song PXK, Mariani LH, Eichinger FH, Berthier CC, Randolph A, Lai JY, Zhou Y, Hawkins JJ, Bitzer M, Sampson MG, Thier M, Solier C, Duran-Pacheco GC, Duchateau-Nguyen G, Essioux L, Schott B, Formentini I, Magnone MC, Bobadilla M, Cohen CD, Bagnasco SM, Barisoni L, Lv J, Zhang H, Wang HY, Brosius FC, Gadegbeku CA, Kretzler M; ERCB, C-PROBE, NEPTUNE, and PKU-IgAN Consortium. Tissue transcriptome-driven identification of epidermal growth factor as a chronic kidney disease biomarker. Sci Transl Med. 2015 Dec 2;7(316):316ra193. doi: 10.1126/scitranslmed.aac7071.
- Trzybulska D, Eckersten D, Giwercman A, Christensson A, Tsatsanis C. Alterations in Serum MicroRNA Profile During Hemodialysis - Potential Biological Implications. Cell Physiol Biochem. 2018;46(2):793-801. doi: 10.1159/000488737. Epub 2018 Mar 29.
- Viloria; AT, Castillo RZ. Nefropatía diabética. Rev Hosp Gral Dr M Gea González. 2002;5(1 and 2):24-32
- Gheith O, Farouk N, Nampoory N, Halim MA, Al-Otaibi T. Diabetic kidney disease: world wide difference of prevalence and risk factors. J Nephropharmacol. 2015 Oct 9;5(1):49-56. eCollection 2016.
- de Boer IH, Rue TC, Cleary PA, Lachin JM, Molitch ME, Steffes MW, Sun W, Zinman B, Brunzell JD; Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications Study Research Group; White NH, Danis RP, Davis MD, Hainsworth D, Hubbard LD, Nathan DM. Long-term renal outcomes of patients with type 1 diabetes mellitus and microalbuminuria: an analysis of the Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications cohort. Arch Intern Med. 2011 Mar 14;171(5):412-20. doi: 10.1001/archinternmed.2011.16.
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