Serum and Urine Lipidomic Biomarkers Diagnostic for Serological Subtypes of Rheumatoid Arthritis
류마티스 관절염의 혈청학적 아형 진단을 위한 혈청 및 소변 지질체 바이오 마커
- 주제(키워드) 도움말 Rheumatoid arthritis , lipids , seronegative , diagnosis , biomarker
- 발행기관 강릉원주대학교 일반대학원
- 지도교수 도움말 박우정
- 발행년도 2024
- 학위수여년월 2024. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 해양식품공학과
- 세부분야 해당없음
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000011809
- UCI I804:42001-000000011809
- 본문언어 영어
초록/요약 도움말
Abstract Seronegative rheumatoid arthritis (RA) is defined as RA without circulating autoantibodies, such as rheumatoid factor and anti-citrullinated protein antibodies. Thus, early diagnosis of seronegative RA can be challenging. We aimed to discover diagnostic biomarkers for seronegative RA by lipidomics in the serum and urine of patients with RA. Untargeted lipidomic analysis was performed in serum and urine from 111 RA patients, 45 hand osteoarthritis (OA) patients, and 25 healthy controls (HC). These samples were divided into a discovery cohort (n = 97) and a validation cohort (n = 84). Serum samples from 20 patients with systemic lupus erythematosus (SLE) were additionally used for validation. The disease activity of RA patients was determined based on disease activity score in 28 joints (DAS28).The serum lipidome profile of RA was distinguishable from that of hand OA and HC. Integrated analyses of orthogonal projections to latent structures-discriminate analysis (OPLS-DA) and the non-parametric Wilcoxon rank-sumt-test found 26 lipid candidates, which were differentially expressed in serum between RA and OA or HC from discovery cohort. Subsequent multivariate analyses based on feature ranking with random forest algorithm identified ten primary lipids as the most significant markers: SM t39:0, LPC 22:0, LPC O-16:0, SM d44:7, PC O-38:7, LPC 14:0, PC O-42:6, Cer d18:2/24:1, LPC O-IX18:3, and PC 42:9. This lipid panel achieved an AUC of 0.849, with a sensitivity of 77% and a specificity of 92% between seronegative RA and HC. Furthermore, this lipid panel effectively demonstrated an AUC of 0.812, with a sensitivity of 86% and a specificity of 73% between seronegative RA and OA. Differentially expressed three urine lipids were found to be CAR 12:0, CAR 14:2, and SM d42:2 and demonstrated a diagnostic accuracy of 82%, between RA from HC. However, they were suboptimal for discriminating RA from OA. Lipid ontology enrichment analysis was performed to uncover the distinct lipid pathways between seronegative RA and seropositive RA. The analysis found the differences in five distinct lipid pathways: glycerophospholipids, glycerophospocholines, endoplasmic reticulum, headgroup with positive charge / zwitter-ion, and triacylglycerols. Particularly, downregulated ER and upregulated TG in seronegative RA suggested that lipid metabolism varies according to the presence of serological markers such as RF or ACPA, not just with the degree of inflammation.
more목차 도움말
1. Introduction (서론):
1.1. Rheumatoid Arthritis (RA) Disease: 류마티스 관절염 질환에 대한 전반적인 소개를 제공합니다.
1.1.1. Background: 류마티스 관절염의 배경 지식 및 관련 연구 동향을 설명합니다.
1.1.2. Causes and Risks: 류마티스 관절염의 원인과 위험 요인을 다룹니다.
1.1.3. RA Disease Diagnosis, Biomarkers and Therapy: 류마티스 관절염의 진단 방법, 바이오마커, 치료법 등을 소개합니다.
1.2. Metabolomics Approach: 대사체학 접근법을 소개하고 류마티스 관절염 연구에 활용되는 이유를 설명합니다.
1.2.1. Targeted and Untargeted Metabolomics: 표적 대사체학과 비표적 대사체학의 개념과 차이점을 설명합니다.
1.2.2. Lipidomics: 지질체학의 개념과 류마티스 관절염 연구에서의 중요성을 다룹니다.
1.3. Main Objectives: 이 연구의 주요 목표를 제시합니다.
2. Materials and Methods (재료 및 방법):
2.1. Study Participants: 연구에 참여한 대상자의 선정 기준과 정보를 제공합니다.
2.2. Preparation of Lipid Standard: 지질 표준물질 준비 과정을 설명합니다.
2.3. Lipid Extraction from Serum and Urine Samples: 혈청 및 소변 샘플에서 지질 추출 방법을 상세히 설명합니다.
2.4. Untargeted Lipidomics using UPLC-ESI-MS/MS: 비표적 지질체학 분석에 사용된 UPLC-ESI-MS/MS 기법을 소개합니다.
2.5. Data Processing and Statistical Analysis: 데이터 처리 및 통계 분석 방법을 설명합니다.
3. Results (결과):
3.1. Baseline Characteristics: 연구 대상자의 기본적인 특성을 제시합니다.
3.2. Serum and Urine Lipidome Profiles in RA, OA, and HC: 류마티스 관절염 환자, 골관절염 환자, 건강한 대조군의 혈청 및 소변 지질체 프로파일을 비교 분석합니다.
3.3. Diagnostic Performance of Serum and Urine Lipid Biomarkers for Distinguishing RA from HC and OA: 혈청 및 소변 지질 바이오마커의 진단 성능을 평가합니다.
3.4. Association of Lipidome Profiles with Disease Activity: 지질체 프로파일과 질병 활성도 간의 연관성을 분석합니다.
3.5. Comparison of serum and urine lipid profiles between seropositive RA and seronegative RA: 혈청 양성 류마티스 관절염 환자와 혈청 음성 류마티스 관절염 환자의 혈청 및 소변 지질 프로파일을 비교합니다.
4. Discussion (고찰): 연구 결과를 해석하고 기존 연구 결과와 비교하여 논의합니다. 연구의 한계점과 향후 연구 방향을 제시합니다.
5. Conclusion (결론): 연구의 주요 결과를 요약하고 연구의 의의를 강조합니다.
