- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05378282
Identyfikacja biomarkerów nefropatii cukrzycowej poprzez transkryptomikę
Przegląd badań
Status
Szczegółowy opis
Cukrzycę typu 2 (T2D) definiuje się jako grupę chorób metabolicznych charakteryzujących się przewlekłą hiperglikemią, wynikającą z defektów wydzielania, działania insuliny lub obu jednocześnie. Według National Health Survey 2012 w Meksyku około 1 na 10 osób jest dotkniętych T2D, chociaż należy wspomnieć, że dane te dotyczą tylko osób, u których wcześniej zdiagnozowano tę chorobę, ale spodziewamy się dwukrotnego wzrostu tej liczby, gdy w tym nowo zdiagnozowanych pacjentów z T2D. Ponadto częstość występowania T2D w młodszych grupach wiekowych wzrosła (25% przypadków cukrzycy w Meksyku występuje u młodych dorosłych <43 lat), co oznacza ponad 20 lat życia z tą chorobą. W konsekwencji T2D znajduje się wśród głównych przyczyn zgonów, co stanowi obciążenie zdrowotne dla kraju.
Oszacowano, że u ponad 40% osób z cukrzycą rozwinie się przewlekła choroba nerek (CKD), co stanowi około 40% wszystkich pacjentów rozpoczynających terapię nerkozastępczą. W Instituto Mexicano del Seguro Social nefropatia jest jedną z pięciu głównych przyczyn opieki medycznej w szpitalach ogólnych w okolicy oraz w szpitalach wysokospecjalistycznych. Badanie przeprowadzone w Tuxtla Gutiérrez w stanie Chiapas wykazało, że u pacjentów z cukrzycą zaobserwowano 35% przypadków nefropatii. Cueto-Manzano i wsp. odnotowali 40% częstość występowania wczesnej nefropatii i 29% utrwalonej nefropatii u 756 pacjentów z cukrzycą z Jalisco. Inne badanie przeprowadzone w Meksyku, które obejmowało 3609 pacjentów z cukrzycą w Guanajuato, wykazało 23,8% nefropatii cukrzycowej. Niedawne badanie przeprowadzone w stanie Meksyk, w którym wzięło udział 44 458 osób ze zdiagnozowaną cukrzycą typu 2, wykazało obecność nefropatii cukrzycowej u 9,1% .
Cukrzycowa choroba nerek jest rzadka, jeśli cukrzyca trwa krócej niż jedną dekadę. Najwyższe wskaźniki zachorowalności wynoszące 3% rocznie obserwuje się średnio 10 do 20 lat po wystąpieniu cukrzycy, po czym częstość występowania nefropatii maleje. Należy podkreślić, że pacjent z cukrzycą od 20 do 25 lat bez klinicznych objawów nefropatii cukrzycowej ma małe szanse na wystąpienie tego powikłania. Progresja T2D do nefropatii cukrzycowej stała się problemem zdrowotnym, nie tylko ze względu na koszty dla sektora opieki zdrowotnej, ale także pogorszenie jakości życia pacjenta i jego wyników.
Głównymi czynnikami ryzyka progresji nefropatii cukrzycowej są: hiperglikemia, odpowiedź na leki oraz długotrwała cukrzyca, nadciśnienie tętnicze, otyłość i dyslipidemia. Większość z tych czynników można modyfikować za pomocą leków lub zmian w stylu życia. Dlatego zarządzanie modyfikowalnymi czynnikami ryzyka jest kluczem do zapobiegania i opóźniania pogorszenia czynności nerek. Wczesne rozpoznanie nefropatii cukrzycowej jest kolejnym istotnym elementem leczenia cukrzycy i jej powikłań, takich jak nefropatia. American Diabetes Association (ADA) zaleca rutynowe badania przesiewowe u chorych na cukrzycę z postępującą nefropatią cukrzycową i przewlekłą chorobą nerek. Najszerzej akceptowane wytyczne National Kidney Foundation dotyczyły pomiaru współczynnika przesączania kłębuszkowego (GFR) i stadiów PChN za pomocą kreatyniny w surowicy u pacjentów. Jednak ze względu na wydzielanie kanalikowe kreatyniny, oprócz przesączania kłębuszkowego i jej wydalania pozanerkowego przez przewód pokarmowy, szczególnie w zaawansowanej niewydolności nerek, GFR może być przeszacowany. W przypadku GFR techniki są przytłaczające ze względu na metody inwazyjne, a niektóre markery są trudne w obsłudze. Innym markerem stosowanym w klinice jest mikroalbuminuria, u większości pacjentów pierwszym objawem nefropatii cukrzycowej jest umiarkowany wzrost wydalania albumin z moczem, tj. 30-300 mg/g kreatyniny w próbce moczu (nazywany też mikroalbuminurią). Pacjenci, u których rozwinęła się makroalbuminuria (>30-300 mg/g kreatyniny) są narażeni na wysokie ryzyko rozwoju nefropatii cukrzycowej. Niemniej jednak u około 40% pacjentów z umiarkowaną albuminurią powraca normoalbuminuria. Co więcej, nawet u 50% pacjentów z cukrzycą typu 1 lub T2D obserwuje się spadek eGFR, pomimo obecności jedynie umiarkowanej albuminurii lub nawet normoalbuminurii. W związku z tym obecne markery dostępne w klinice są niedokładne, dlatego konieczna jest identyfikacja nowych markerów, które mogą rozpoznać pacjentów wysokiego ryzyka rozwoju nefropatii cukrzycowej, aby opóźnić postęp powikłań i podjąć odpowiednie działania.
Transkryptomika
Rozwój nowych technologii w erze genomicznej umożliwił przyspieszony postęp w biologii systemowej i generowanie wiedzy na temat rozwoju nerek, homeostazy i chorób. W tym kontekście sygnatury transkryptomu związane z określonymi stanami chorobowymi mogą dostarczyć cennych informacji o mechanizmach patogennych i ujawnić kandydatów na priorytetowe biomarkery ekspresji genów. Ponadto porównanie transkryptomów pozwala na identyfikację genów, które ulegają zróżnicowanej ekspresji w różnych populacjach.
Ogólnie rzecz biorąc, technologia RNA-Seq jest bardzo przydatna do różnicowej analizy ekspresji, w której powszechnie przyjmuje się pięć etapów. Najpierw próbki RNA są fragmentowane na małe komplementarne sekwencje DNA (cDNA), a następnie sekwencjonowane z platformy o dużej przepustowości. Po drugie, małe wygenerowane sekwencje są mapowane na transkryptom. Po trzecie, szacuje się poziomy ekspresji dla każdego genu lub izoformy. Po czwarte, odwzorowane dane są normalizowane i np. za pomocą metod statystycznych i uczenia maszynowego identyfikuje się geny o zróżnicowanej ekspresji (DEG). Wreszcie istotność uzyskanych danych jest ostatecznie oceniana z kontekstu biologicznego.
Niedawne badanie przeprowadzone przez O´Conell et al. zidentyfikowali zestaw 13 genów, który przewidywał rozwój zwłóknienia nerek po 1 roku od przeszczepu nerki, poprzez analizę ekspresji mikromacierzy biopsji biorców alloprzeszczepu nerki. Dlatego autorzy sugerują, że zestaw 13 genów można wykorzystać do identyfikacji biorców przeszczepu nerki zagrożonych utratą alloprzeszczepu przed rozwojem nieodwracalnych uszkodzeń. Badanie przeprowadzone przez Ju i wsp. wykazało, że naskórkowy czynnik wzrostu (EGF), białko specyficzne dla kanalików, kluczowe dla różnicowania i regeneracji komórek, przewidywało eGFR w analizie transkryptomu na mikrodysekcyjnych kanalikowo-śródmiąższowych składnikach biopsji ludzkiej nerki pacjentów z przewlekłą chorobą nerek. Ponadto ilość białka EGF w moczu (uEGF) wykazywała istotną korelację z mRNA EGF wewnątrznerkowego, zwłóknieniem śródmiąższowym/zanikiem cewek nerkowych, eGFR i tempem utraty eGFR, co sugeruje, że uEGF może być dobrym predyktorem progresji CKD. Inne badanie wykazało, że hemodializa wpływa na profil miRNA w surowicy, przyczyniając się do obniżonej płodności i zwiększonego ryzyka rozwoju raka. Dlatego transkryptomika może zapewnić lepsze narzędzia diagnostyczne, prognostyczne biomarkery i szlaki sygnałowe podatne na celowanie terapeutyczne.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
-
Mexico City, Meksyk, 07760
- Hospital Juarez de Mexico
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pacjenci z ewolucją T2D ≥ 20 lat i normoalbuminurią
- Pacjenci bez historii osobistej lub rodzinnej choroby nerek u krewnych I stopnia Wiek ≥ 18 lat
- T2D rozpoznano co najmniej 5 lat przed rozpoczęciem terapii nerkozastępczej Wstęp lub retinopatia cukrzycowa na podstawie samoopisu w celu upewnienia się, że albuminuria jest konsekwencją nefropatii cukrzycowej, a nie kłębuszków nerkowych niezwiązanych z cukrzycą albuminuria ≥ 300 mg/24 h w co najmniej dwóch z trzech sterylne próbki moczu bez krwiomoczu lub objawów (w tym wałeczków komórkowych), historii lub predyspozycji do innych chorób nerek lub dróg moczowych.
Kryteria wyłączenia:
- Pacjenci z cukrzycą bez nefropatii cukrzycowej
- Pacjenci z cukrzycą typu 1, cukrzycą ciążową, niekontrolowanym nadciśnieniem tętniczym, czynną chorobą nowotworową, niewydolnością serca, chorobą wątroby lub nerek, współleczeniem kortykosteroidami lub estrogenami, stanami mogącymi powodować hiperglikemię, uzależnieniem od alkoholu lub narkotyków, otępieniem lub ciężkimi zaburzeniami psychicznymi - der nie zostały uwzględnione w tym badaniu
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
- Perspektywy czasowe: Przekrojowe
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
---|
Pacjenci z cukrzycą bez nefropatii cukrzycowej
I. Pacjenci z ewolucją T2D ≥ 20 lat z normoalbuminurią ii.
Pacjenci bez wywiadu osobistego lub rodzinnego choroby nerek u krewnych I stopnia iii.
Wiek ≥ 18 lat
|
Pacjenci z cukrzycą i nefropatią cukrzycową
I. T2D rozpoznano co najmniej 5 lat przed rozpoczęciem leczenia nerkozastępczego ii. Tło lub retinopatia cukrzycowa na podstawie samoopisu, aby upewnić się, że albuminuria była konsekwencją nefropatii cukrzycowej, a nie glomerulopatii niezwiązanej z cukrzycą iii. albuminuria ≥ 300 mg/24 h w co najmniej dwóch z trzech sterylnych próbek moczu iv. brak krwiomoczu lub objawów (w tym wałeczków komórkowych), historii lub predyspozycji do innych chorób nerek lub dróg moczowych. v. Wiek ≥ 18 lat |
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Różnicowa ekspresja we krwi i moczu pacjentów z cukrzycą zi bez nefropatii cukrzycowej oceniana za pomocą sekwencji RNA
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Różna ekspresja genów regulowanych w dół i regulowanych w górę we krwi i moczu między pacjentami z cukrzycą typu II z nefropatią cukrzycową i bez niej
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Dane demograficzne uczestników
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Wiek, stężenie kreatyniny w surowicy, wiek i masa ciała zostaną połączone w celu uzyskania wskaźnika przesączania kłębuszkowego według wzoru Cockcrofta-Gaulta
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane dotyczące leczenia farmakologicznego uczestników
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Leczenie farmakologiczne. Ta informacja zostanie wykorzystana jako współzmienna w RNASeq
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane dotyczące nawyków, palenie
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Ta informacja zostanie użyta jako współzmienna w RNASeq
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane dotyczące nawyków, ćwiczenia
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Ta informacja zostanie użyta jako współzmienna w RNASeq
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane dotyczące nawyków, specjalna dieta
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
(dieta białkowa, niskokaloryczna), Ta informacja zostanie użyta jako współzmienna w RNASeq
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane antropometryczne uczestników, Wzrost
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Waga i wzrost zostaną połączone, aby podać BMI w kg/m^2
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane antropometryczne uczestników, Waga
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Waga i wzrost zostaną połączone, aby podać BMI w kg/m^2
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, glukoza
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja kontroli glikemii u pacjentów pod kątem cukrzycy
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, Hemoglobina glikowana
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja kontroli glikemii u pacjentów pod kątem cukrzycy
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, stężenie kreatyniny w surowicy
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Stężenie kreatyniny w surowicy, wiek i masa ciała zostaną połączone w celu uzyskania wskaźnika przesączania kłębuszkowego według wzoru Cockcrofta-Gaulta
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, trójglicerydy
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja wyrównania metabolicznego u pacjentów
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, całkowity cholesterol
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja wyrównania metabolicznego u pacjentów
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, Lipoproteiny o dużej gęstości (HDL)
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja wyrównania metabolicznego u pacjentów
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, lipoproteiny o niskiej gęstości (LDL)
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja wyrównania metabolicznego u pacjentów, ryzyko chorób kardiometabolicznych
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, Kwas moczowy
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja metabolizmu u pacjentów
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, Azot mocznikowy we krwi (BUN)
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja czynności nerek u pacjentów
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane biochemiczne uczestników, mocznik
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Obserwacja czynności nerek u pacjentów
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane molekularne, sekwencjonowanie całego informacyjnego RNA
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dane całego posłańca we krwi i moczu
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- 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.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Oszacować)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- HJM 0513/18-1
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .
Badania kliniczne na Cukrzyca typu 2
-
Leiden University Medical CenterZakończonyGruczolak przysadki | Guz przysadki | Diabetes Insipidus Cranial Type | Dokrewny; NiedobórHolandia
-
National Center for Research Resources (NCRR)Northwestern UniversityZakończonyMoczówka prosta | Diabetes Insipidus, NeurohypophysealStany Zjednoczone
-
Ferring PharmaceuticalsZakończonyCentralna moczówka prostaJaponia
-
Universitair Ziekenhuis BrusselZakończonyNefrogenna moczówka prostaBelgia
-
National Center for Research Resources (NCRR)Northwestern UniversityZakończonyDiabetes Insipidus, nefrogenny
-
Emory UniversityZakończony
-
Elizabeth Austen LawsonJeszcze nie rekrutacjaCentralna moczówka prostaStany Zjednoczone
-
University of Colorado, DenverUniversity of AarhusZakończonyNefrogenna moczówka prostaStany Zjednoczone, Dania
-
Lady Davis InstituteZakończonyZastosowanie litu, moczówka prosta nefrogennaKanada
-
The University of Texas Health Science Center at...Zakończony