Нейросетевой анализ в прогнозировании воспаления у пациентов, находящихся на гемодиализе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Многие пациенты, находящиеся на гемодиализе (ГД), страдают от тяжелого, опасного для жизни воспаления, которое необходимо лечить для предотвращения дальнейших осложнений. Крайне необходимо проведение ранней диагностика воспаления при ГД. Для разделения пациентов с воспалением и без него в настоящем исследовании использовалась показатели матриксной металлопротеиназы-1 (MMP3) и тканевого ингибитора металлопротеиназ-1 (TIMP1) с использованием анализа нейронных сетей (НС).

Методы. Положительные результаты оценки уровня С-реактивного белка использовали в качестве критерия наличия воспаления у пациентов (ГД+СРБ) по сравнению с отрицательной группой (ГД-СРБ). Анализ НС использовался для разделения групп на основании применяемых биомаркеров.

Результаты. Пациенты с HD+CRP имеют более высокую продолжительность заболевания, MMP3 и более низкий уровень кальция, по сравнению с группой HD-CRP, уровень витамина D значительно ниже в группе HD+CRP по сравнению с обеими другими группами (все p<0,05). TIMP1 достоверно коррелирует с уровнем неорганического фосфата и СРБ. В НС#1 модель прогнозирования HD+CRP на основе HD-CRP имеет площадь под кривой (AUC) рабочей характеристики приемника (ROC) 0,907 с чувствительностью и специфичностью 89,2% и специфичностью 100,0% соответственно. Главной прогностической переменной для прогнозирования HD+CRP является уровень MMP3 (100%), а также и уровень креатинина (87,1%). MMP3 связана с патофизиологией ГБ, по крайней мере, через их корреляцию с воспалением при ГБ. В НС#2 AUC ROC для прогнозирования заболевания почек и последующей ГБ составила 98,9% при чувствительности 100,0% и специфичности 97,1%. Четырьмя ведущими прогностическими параметрами для прогнозирования высокого риска воспаления у пациентов с ГБ являются уровень мочевины (100%), креатинина (100%), MMP3 (59,7%) и витамина D (57,1%).

Заключение. Анализ НС может разграничивать пациентов с ГБ с воспалением и без него. Кроме того, измеряемые параметры, особенно MMP3, TIMP1 и витамин D, полезны в качестве диагностических инструментов заболеваний почек и сопутствующего воспаления.

Об авторах

Хади Хасан Хади

Университет Куфы

Автор, ответственный за переписку.
Email: hhadi0615@gmail.com

научный сотрудник кафедры химии факультета естественных наук Научного колледжа 

Ирак, Наджаф

Хавра Хусейн Аль-Маяли

Технический университет Аль-Фурат Аль-Аусат

Email: hawaraalmyaly1@gmail.com

преподаватель

Ирак, Наджаф

Хабиба Хдаир Абдалсада

Университет Аль-Мутанна

Email: habiba.khdair@mu.edu.iq

доцент фармацевтического колледжа 

Ирак, Аль-Мутанна

Шата Руф Мустафа

Медицинский университет Хоулера

Email: shatha003@yahoo.com

профессор кафедры клинического анализа Фармацевтического колледжа

Ирак, Хавалан

Аббас Ф. Альмулла

Исламский университет

Email: abbass.chem.almulla1991@gmail.com

доцент кафедры медицинских лабораторных технологий Колледжа медицинских технологий

Ирак, Наджаф

Хусейн К. Аль-Хакейм

Университет Куфы

Email: headm2010@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0001-6143-5196

профессор кафедры химии факультета естественных наук Научного колледжа 

Ирак, Наджаф

Список литературы

  1. Abdalsada H.K., Hadi H.H., Almulla A.F., Najm A.H., Al-Isa A., Al-Hakeim H.K. Correlation of Stromelysin-1 and tissue inhibitor of Metalloproteinase-1 with lipid profile and atherogenic indices in end-stage renal disease patients: a neural network study. Pertanika J. Sci. & Technol., 2023, vol. 31, no. 4, pp. 2067–2087. doi: 10.47836/pjst.31.4.27
  2. Agarwal R. Defining end-stage renal disease in clinical trials: a framework for adjudication. Nephrol Dial Transplant., 2016, vol. 31, iss. 6, pp. 864–867. doi: 10.1093/ndt/gfv289
  3. Amanzadeh M., Mota A., Zarghami N., Abedi-Azar S., Abroon S., Akbarian N., Mihanfar A., Rahmati-Yamchi M. Association between matrix Metalloproteinase-3 activity and glomerular filtration rate and albuminuria status in patients with type 2 diabetes mellitus. Iran J. Kidney Dis., 2018, vol. 12, no. 1, pp. 40–47.
  4. Avram M.M., Mittman N., Myint M.M., Fein P. Importance of low serum intact parathyroid hormone as a predictor of mortality in hemodialysis and peritoneal dialysis patients: 14 years of prospective observation. Am. J. Kidney Dis., 2001, vol. 38, iss. 6, pp. 1351–1357. doi: 10.1053/ajkd.2001.29254
  5. Benjamini Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J. R. Stat. Soc. Series B Stat. Methodol., 1995, vol. 57, iss. 1, pp. 289–300. doi: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
  6. Block G.A., Klassen P.S., Lazarus J.M., Ofsthun N., Lowrie E.G., Chertow G.M. Mineral metabolism, mortality, and morbidity in maintenance hemodialysis. J. Am. Soc. Nephrol., 2004, vol. 15, iss. 8, pp. 2208–2218. doi: 10.1097/01.ASN.0000133041.27682.A2
  7. Bohle A., Wehrmann M., Bogenschütz O., Batz C., Müller C.A., Müller G.A. The pathogenesis of chronic renal failure in diabetic nephropathy. Investigation of 488 cases of diabetic glomerulosclerosis. Pathol. Res. Pract., 1991, vol. 187, iss. 2–3, pp. 251–259. doi: 10.1016/s0344-0338(11)80780-6
  8. Cantaluppi V., Quercia A.D., Dellepiane S., Ferrario S., Camussi G., Biancone L. Interaction between systemic inflammation and renal tubular epithelial cells. Nephrol. Dial. Transplant., 2014, vol. 29, no. 11, pp. 2004–2011. doi: 10.1093/ndt/gfu046
  9. Carome M.A., Striker L.J., Peten E.P., Moore J., Yang C.W., Stetler-Stevenson W.G., Striker G.E. Human glomeruli express TIMP-1 mRNA and TIMP-2 protein and mRNA. Am. J. Physiol., 1993, vol. 264, no. 6, pt 2: F923-F929. doi: 10.1152/ajprenal.1993.264.6.F923
  10. Chen D.Q., Cao G., Chen H., Liu D., Su W., Yu X-Y., Vaziri N.D., Liu X-H., Bai X., Zhang L., Zhao Y-Y. Gene and protein expressions and metabolomics exhibit activated redox signaling and wnt/β-catenin pathway are associated with metabolite dysfunction in patients with chronic kidney disease. Redox. Biol., 2017, vol. 12, pp. 505–521. doi: https://doi.org/10.1016/j.redox.2017.03.017
  11. Clemmer J.S., Shafi T., Obi Y. Physiological mechanisms of hypertension and cardiovascular disease in end-stage kidney disease. Curr. Hypertens. Rep., 2022, vol. 24, no. 10, pp. 413–424. doi: 10.1007/s11906-022-01203-7
  12. Crespo-Salgado J., Vehaskari V.M., Stewart T., Ferris M., Zhang Q., Wang G., Blanchard E.E., Taylor C.M., Kallash M., Greenbaum L.A., Aviles D.H. Intestinal microbiota in pediatric patients with end stage renal disease: a Midwest Pediatric Nephrology Consortium study. Microbiome, 2016, vol. 4, no. 1: 50. doi: 10.1186/s40168-016-0195-9
  13. DeSoi C.A., Umans J.G. Phosphate kinetics during high-flux hemodialysis. J. Am. Soc. Nephrol., 1993, vol. 4, no. 5, pp. 1214–1218. doi: 10.1681/ASN.V451214
  14. Eguchi T, Kubota S., Kawata K., Mukudai Y., Uehara J., Ohgawara T., Ibaragi S., Sasaki A., Kuboki T., Takigawa M. Novel transcription-factor-like function of human matrix metalloproteinase 3 regulating the CTGF/CCN2 gene. Mol. Cell. Biol., 2008, vol. 28, no. 7, pp. 2391–2413. doi: 10.1128/MCB.01288-07
  15. Gluba-Brzózka A., Michalska-Kasiczak M., Franczyk-Skóra B., Nocuń M., Banach M., Rysz J. Markers of increased cardiovascular risk in patients with chronic kidney disease. Lipids Health Dis., 2014, vol. 13: 135. doi: 10.1186/1476-511X-13-135.
  16. Guizani I., Zidi W., Zayani Y., Boudiche S., Hadj-Taieb S., Sanhaji H., Zaroui A., Mechmeche R., Mourali M.S., Feki M., Allal-Elasmi M. Matrix metalloproteinase-3 predicts clinical cardiovascular outcomes in patients with coronary artery disease: a 5 years cohort study. Mol. Biol. Rep., 2019, vol. 46, no. 5, pp. 4699–4707. doi: 10.1007/s11033-019-04914-4
  17. Hadi T., Boytard L., Silvestro M., Alebrahim .D, Jacob S., Feinstein J., Barone K., Spiro W., Hutchison S., Simon R., Rateri D., Pinet F., Fenyo D., Adelman M., Moore K.J., Eltzschig H.K., Daugherty A., Ramkhelawon B. Macrophage-derived netrin-1 promotes abdominal aortic aneurysm formation by activating MMP3 in vascular smooth muscle cells. Nat. Commun., 2018, vol. 9, no. 1:5022. doi: 10.1038/s41467-018-07495-1
  18. Hendriks F.K., Kooman J.P., van Loon L.J.C. Dietary protein interventions to improve nutritional status in end-stage renal disease patients undergoing hemodialysis. Curr. Opin. Clin. Nutr. Metab. Care, 2021, vol. 24, no. 1, pp. 79–87. doi: 10.1097/MCO.0000000000000703
  19. Housley T.J., Baumann A.P, Braun I.D., Davis G., Seperack P.K., Wilhelm S.M. Recombinant Chinese hamster ovary cell matrix metalloprotease-3 (MMP-3, stromelysin-1). Role of calcium in promatrix metalloprotease-3 (pro-MMP-3, prostromelysin-1) activation and thermostability of the low mass catalytic domain of MMP-3. J. Biol. Chem., 1993, vol. 268, no. 6, pp. 4481–4487. doi: 10.1016/S0021-9258(18)53634-6
  20. Ishizaki M., Matsunaga T., Adachi K., Miyashita E. Serum matrix metalloproteinase-3 in hemodialysis patients with dialysis-related amyloidosis. Hemodial. Int., 2004, vol. 8, no. 3, pp. 219–225. doi: 10.1111/j.1492-7535.2004.01099.x
  21. Kanda H., Hirasaki Y., Iida T., Kanao-Kanda M., Toyama Y., Chiba T., Kunisawa T. Perioperative management of patients with end-stage renal disease. J. Cardiothorac. Vasc. Anesth., 2017, vol. 31, no. 6, pp. 2251–2267. doi: 10.1053/j.jvca.2017.04.019
  22. Khokha R., Murthy A., Weiss A. Metalloproteinases and their natural inhibitors in inflammation and immunity. Nat. Rev. Immunol., 2013, vol. 13, no. 9, pp. 649–665. doi: 10.1038/nri3499
  23. Kobusiak-Prokopowicz M., Kaaz K., Marciniak D., Karolko B., Mysiak A. Relationships between circulating matrix metalloproteinases, tissue inhibitor TIMP-2, and renal function in patients with myocarditis. Kidney Blood. Press. Res., 2021, vol. 46, no. 6, pp. 749–757. doi: 10.1159/000519594
  24. Kostov K., Blazhev A. Changes in serum levels of matrix metalloproteinase-1 and tissue inhibitor of metalloproteinases-1 in patients with essential hypertension. Bioengineering (Basel). 2022, vol. 9, no. 3: 119. doi: 10.3390/bioengineering9030119
  25. Lerner A., Neidhöfer S., Reuter S., Matthias T. MMP3 is a reliable marker for disease activity, radiological monitoring, disease outcome predictability, and therapeutic response in rheumatoid arthritis. Best Pract. Res. Clin. Rheumatol., 2018, vol. 32, no. 4, pp. 550–562. doi: 10.1016/j.berh.2019.01.006
  26. Levey A.S., Coresh J., Greene T., Marsh J., Stevens L.A, Kusek J.W., Van Lente F.; Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration. Expressing the modification of diet in renal disease study equation for estimating glomerular filtration rate with standardized serum creatinine values. Clin. Chem., 2007, vol. 53, no. 4, pp. 766–772. doi: 10.1373/clinchem.2006.077180
  27. Lim A.I., Chan L.Y., Lai K.N., Tang S.C., Chow C.W., Lam M.F., Leung J.C. Distinct role of matrix metalloproteinase-3 in kidney injury molecule-1 shedding by kidney proximal tubular epithelial cells. Int J. Biochem. Cell. Biol., 2012, vol. 44, no. 6, pp. 1040–1050. doi: 10.1016/j.biocel.2012.03.015
  28. Luczyszyn S.M., de Souza C.M., Braosi A.P., Dirschnabel A.J., Claudino M., Repeke C.E., Faucz F.R., Garlet G.P., Pecoits-Filho R., Trevilatto P.C. Analysis of the association of an MMP1 promoter polymorphism and transcript levels with chronic periodontitis and end-stage renal disease in a Brazilian population. Arch. Oral. Biol., 2012, vol. 57, no. 7, pp. 954–963. doi: 10.1016/j.archoralbio.2012.01.013
  29. Lynch C.C., Matrisian L.M. Matrix metalloproteinases in tumor-host cell communication. Differentiation, 2002, vol. 70, no. 9–10, pp. 561–573. doi: 10.1046/j.1432-0436.2002.700909.x
  30. Matulka M., Konopka A., Mroczko B., Pryczynicz A., Kemona A., Groblewska M., Sieskiewicz A., Olszewska E. Expression and concentration of matrix metalloproteinase 9 and tissue inhibitor of matrix metalloproteinases 1 in laryngeal squamous cell carcinoma. Dis. Markers., 2019, vol. 2019: 3136792. doi: 10.1155/2019/3136792
  31. Melamed M.L., Eustace J.A, Plantinga L., Jaar B.G., Fink N.E., Coresh J., Klag M.J., Powe N.R. Changes in serum calcium, phosphate, and PTH and the risk of death in incident dialysis patients: a longitudinal study. Kidney Int., 2006, vol. 70, no. 2, pp. 351–357. doi: 10.1038/sj.ki.5001542
  32. Miljković M., Stefanović A., Bogavac-Stanojević N., Simić-Ogrizović S., Dumić J., Černe D., Jelić-Ivanović Z., Kotur-Stevuljević J. Association of Pentraxin-3, Galectin-3 and Matrix Metalloproteinase-9/Timp-1 with cardiovascular risk in renal disease patients. Acta Clin. Croat., 2017, vol. 56, no. 4, pp. 673–680. doi: 10.20471/acc.2017.56.04.14
  33. Modi Z.J., Lu Y., Ji N., Kapke A., Selewski D.T., Dietrich X., Abbott K., Nallamothu B.K., Schaubel D.E., Saran R., Gipson D.S. Risk of cardiovascular disease and mortality in young adults with end-stage renal disease: an analysis of the us renal data system. JAMA Cardiol., 2019, vol. 4, no. 4, pp. 353–362. doi: 10.1001/jamacardio.2019.0375
  34. Mora-Gutiérrez J.M., Fernández-Seara M.A., Slon Roblero M.F., Gonzalez O., Escalada F.J., Soler M.J, Páramo J.A., Garcia-Fernandez N. SP453 matrix metalloproteinase-10 and tissue inhibitor of metalloproteinase-1 (TIMP-1) as early predictors of nephropathy in patients with type 2 diabetes mellitus. Nephrol. Dial. Transplant., 2018, vol. 33, iss. suppl_1: i500-i. doi: 10.1093/ndt/gfy104.SP453
  35. Mora-Gutiérrez J.M., Rodríguez J.A., Fernández-Seara M.A., Orbe J., Escalada F.J., Soler M.J., Slon Roblero M.F., Riera M., Páramo J.A., Garcia-Fernandez N. MMP-10 is increased in early stage diabetic kidney disease and can be reduced by renin-angiotensin system blockade. Sci. Rep., 2020 vol. 10, no. 1: 26. doi: 10.1038/s41598-019-56856-3
  36. Nguyen-Khoa T., Massy Z.A., De Bandt J.P., Kebede M., Salama L., Lambrey G., Witko-Sarsat V., Drüeke T.B., Lacour B., Thévenin M. Oxidative stress and haemodialysis: role of inflammation and duration of dialysis treatment. Nephrol. Dial. Transplant., 2001, vol. 16, no. 2, pp. 335–340. doi: 10.1093/ndt/16.2.335
  37. Preston G.A., Barrett C.V., Alcorta D.A., Hogan S.L., Dinwiddie L., Jennette J.C., Falk R.J. Serum matrix metalloproteinases MMP-2 and MMP-3 levels in dialysis patients vary independently of CRP and IL-6 levels. Nephron, 2002, vol. 92, no. 4, pp. 817–823. doi: 10.1159/000065464
  38. Punsawad C., Viriyavejakul P. Increased expression of kidney injury molecule-1 and matrix metalloproteinase-3 in severe Plasmodium falciparum malaria with acute kidney injury. Int. J. Clin. Exp. Pathol., 2017, vol. 10, no. 7, pp. 7856–7864.
  39. Rashpa R.S., Mahajan V.K., Kumar P., Mehta K.S., Chauhan P.S., Rawat R., Sharma V. Mucocutaneous manifestations in patients with chronic kidney disease: a cross-sectional study. Indian Dermatol. Online J., 2018, vol. 9, no. 1, pp. 20–26. doi: 10.4103/idoj.IDOJ_160_17
  40. Ralay Ranaivo H., Hodge J.N., Choi N., Wainwright M.S. Albumin induces upregulation of matrix metalloproteinase-9 in astrocytes via MAPK and reactive oxygen species-dependent pathways. J. Neuroinflammation, 2012, vol. 9: 68. doi: 10.1186/1742-2094-9-68
  41. Rymarz A., Mosakowska M., Niemczyk S. The significance of metalloproteinase 3 (MMP-3), chemokine CXC ligand 13 (CXCL-13) and complement component C5a in different stages of ANCA associated vasculitis. Sci. Rep., 2021, vol. 11, no. 1: 5132. doi: 10.1038/s41598-021-84662-3
  42. Rysz J., Banach M., Stolarek R.A., Pasnik J., Cialkowska-Rysz A., Koktysz R., Piechota M., Baj Z. Serum matrix metalloproteinases MMP-2 and MMP-9 and metalloproteinase tissue inhibitors TIMP-1 and TIMP-2 in diabetic nephropathy. J. Nephrol., 2007, vol. 20, no. 4, pp. 444–452.
  43. Sabbagh Y. Phosphate as a sensor and signaling molecule. Clin. Nephrol. 2013, vol. 79, no. 1, pp. 57–65. doi: 10.5414/CN107322
  44. Sakaguchi Y., Hamano T., Isaka Y. Magnesium in hemodialysis patients: a new understanding of the old problem. Contrib. Nephrol., 2018, vol. 196, pp. 58–63. doi: 10.1159/000485700
  45. Saran R., Robinson B., Abbott K.C., Agodoa L.Y., Albertus P., Ayanian J., Balkrishnan R., Bragg-Gresham J., Cao J., Chen J.L., Cope E., Dharmarajan S., Dietrich X., Eckard A., Eggers P.W., Gaber C., Gillen D., Gipson D., Gu H., Hailpern S.M., Hall Y.N., Han Y., He K., Hebert H., Helmuth M., Herman W., Heung M., Hutton D., Jacobsen S.J., Ji N., Jin Y., Kalantar-Zadeh K., Kapke A., Katz R., Kovesdy C.P., Kurtz V., Lavalee D., Li Y., Lu Y., McCullough K., Molnar M.Z, Montez-Rath M., Morgenstern H., Mu Q., Mukhopadhyay P., Nallamothu B., Nguyen D.V., Norris K.C., O’Hare A.M., Obi Y., Pearson J., Pisoni R., Plattner B., Port F.K., Potukuchi P., Rao P., Ratkowiak K., Ravel V., Ray D., Rhee C.M., Schaubel D.E., Selewski D.T., Shaw S., Shi J., Shieu M., Sim J.J., Song P., Soohoo M., Steffick D., Streja E., Tamura M.K., Tentori F., Tilea A., Tong L., Turf M., Wang D., Wang M., Woodside K., Wyncott A., Xin X., Zang W., Zepel L., Zhang S., Zho H., Hirth R.A., Shahinian V. US renal data system 2016 annual data report: epidemiology of kidney disease in the United States. Am. J. Kidney Dis., 2017, vol. 69, no. 3, suppl. 1, pp. A7–A8. doi: 10.1053/j.ajkd.2016.12.004
  46. Sarnak M.J. Cardiovascular complications in chronic kidney disease. Am. J. Kidney Dis., 2003, vol. 41, suppl. 5, pp. 11–17. doi: 10.1016/s0272-6386(03)00372-x
  47. Shi S., Su M., Shen G., Hu Y., Yi F., Zeng Z., Zhu P., Yang G., Zhou H., Li Q., Xie X. Matrix metalloproteinase 3 as a valuable marker for patients with COVID-19. J. Med. Virol., 2021, vol. 93, no. 1, pp. 528–532. doi: 10.1002/jmv.26235
  48. Siloşi I., Boldeanu M.V., Mogoantă S.Ş., Ghiluşi M., Cojocaru M., Biciuşcă V., Cojocaru I.M., Avrămescu C.S., Gheonea D.I., Siloşi C.A., Turculeanu A. Matrix metalloproteinases (MMP-3 and MMP-9) implication in the pathogenesis of inflammatory bowel disease (IBD). Rom. J. Morphol. Embryol., 2014, vol. 55, no. 4, pp. 1317–1324.
  49. Tuncer T., Kaya A., Gulkesen A., Kal G.A., Kaman D., Akgol G. Matrix metalloproteinase-3 levels in relation to disease activity and radiological progression in rheumatoid arthritis. Adv. Clin. Exp. Med., 2019, vol. 28, no. 5, pp. 665–670. doi: 10.17219/acem/94065
  50. Vaidya H., Giri S., Jain M., Goyal R. Decrease in serum matrix metalloproteinase-9 and matrix metalloproteinase-3 levels in Zucker fa/fa obese rats after treatment with swertiamarin. Exp. Clin. Cardiol., 2012, vol. 17, no. 1, pp. 12–16.
  51. Wan C.Y., Li L., Liu L.S., Jiang C.M., Zhang H.Z., Wang J.X. Expression of matrix metalloproteinases and tissue inhibitor of matrix metalloproteinases during apical periodontitis development. J. Endod., 2021, vol. 47, no. 7, pp. 1118–1125. doi: 10.1016/j.joen.2021.04.005
  52. Wanchaitanawong W., Tantiworawit A., Piriyakhuntorn P., Rattanathammethee T., Hantrakool S., Chai-Adisaksopha C., Rattarittamrong E., Norasetthada L., Niprapan P., Fanhchaksai K., Charoenkwan P. The association between pre-transfusion hemoglobin levels and thalassemia complications. Hematology, 2021, vol. 26, no. 1, pp. 1–8. doi: 10.1080/16078454.2020.1856513
  53. Warner R.B., Najy A.J., Jung Y.S., Fridman R., Kim S., Kim H.C. establishment of structure-function relationship of tissue inhibitor of metalloproteinase-1 for its interaction with CD63: implication for cancer therapy. Sci. Rep., 2020, vol. 10, no. 1: 2099. doi: 10.1038/s41598-020-58964-x
  54. Warner R.L., Bhagavathula N., Nerusu K.C., Lateef H., Younkin E., Johnson K.J., Varani J. Matrix metalloproteinases in acute inflammation: induction of MMP-3 and MMP-9 in fibroblasts and epithelial cells following exposure to pro-inflammatory mediators in vitro. Exp. Mol. Pathol., 2004, vol. 76, no. 3, pp. 189–195. doi: 10.1016/j.yexmp.2004.01.003
  55. Wu C.F., Hou J.S., Wang C.H., Lin Y.L., Lai Y.H., Kuo C.H., Liou H.H., Tsai J.P., Hsu B.G. Serum sclerostin but not DKK-1 correlated with central arterial stiffness in end stage renal disease patients. Int. J. Environ. Res. Public Health, 2020, vol. 17, no. 4: 1230. doi: 10.3390/ijerph17041230
  56. Yang B., Vohra P.K., Janardhanan R., Misra K.D., Misra S. Expression of profibrotic genes in a murine remnant kidney model. J. Vasc. Interv. Radiol., 2011, vol. 22, no. 12, pp. 1765-1772.e1. doi: 10.1016/j.jvir.2011.08.026
  57. Yatsyshyn R., Salyzhyn T. The role of tissue inhibitor of matrix metalloproteinase-1 in cardiac and blood vessels remodeling and in potential for survival in case of chronic heart failure of various origins. Pharma Innov., 2016, vol. 5, iss. 10, pt. B, pp. 85–91.
  58. Yazgan B., Avci F., Memi G., Tastekin E. Inflammatory response and matrix metalloproteinases in chronic kidney failure: modulation by adropin and spexin. Exp. Biol. Med. (Maywood)., 2021, vol. 246, no. 17, pp. 1917–1927. doi: 10.1177/15353702211012417
  59. Zhu Q.Q., Li T.T., Chen R., Pan H.F., Tao J.H., Li X.P., Ye D.Q. Elevated serum levels of MMP-2, MMP-3, and MMP-13 in Chinese patients with systemic lupus erythematosus. Scand. J. Rheumatol., 2010, vol. 39, no. 5, pp. 439–441. doi: 10.3109/03009741003742789

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1. Результаты нейронной сети 1 (NN#1) (диаграмма важности) с HD+CRP и HD-CRP в качестве выходных переменных и биомаркеров в качестве входных переменных. Примечание. B.ur — мочевина крови, Ca — кальций, рСКФ — расчетная скорость клубочковой фильтрации, Mg — магний, Pi — неорганический фосфат, MMP3 — матриксная металлопротеиназа-3, S.Cr — сывороточный креатинин, TIMP1 — тканевой ингибитор металлопротеиназы-1, Ю.А. - мочевая кислота.(ENG)

Скачать (28KB)
Метаданные
3. Рисунок 2. Результаты нейронной сети 2 (NN#2) (диаграмма важности) с HD и здоровым контролем в качестве выходных переменных и биомаркерами в качестве входных переменных. Примечание. B.ur — мочевина крови, Ca — кальций, рСКФ — расчетная скорость клубочковой фильтрации, Mg — магний, Pi — неорганический фосфат, MMP3 — матриксная металлопротеиназа-3, S.Cr — сывороточный креатинин, TIMP1 — тканевой ингибитор металлопротеиназы-1, Ю.А. - мочевая кислота. (ENG)

Скачать (27KB)
Метаданные

© Хади Х.Х., Аль-Маяли Х.Х., Абдалсада Х.Х., Мустафа Ш.Р., Альмулла А.Ф., Al-Hakeim H., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».