dc.contributor.author
Pontillo, Claudia
dc.date.accessioned
2018-06-07T18:07:59Z
dc.date.available
2017-06-02T11:10:24.561Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/4684
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-8884
dc.description.abstract
Capillary electrophoresis coupled to mass-spectrometry (CE-MS) and matrix-
assisted laser desorption ionization imaging mass-spectrometry (MALDI-MSI)
emerged as highly reproducible techniques to discover potential naturally
occurring peptide biomarkers in urine and fresh-frozen renal tissue samples.
These biomarkers were established for the non-invasive diagnosis and prognosis
of renal diseases. The first part of the PhD thesis in investigation of the
performance of an established urinary proteome-based classifier (“CKD273”)
depicting progression in different CKD stages and the relevance of changes in
individual urinary peptides for the pathophysiology of CKD by the analysis of
urine proteome profiles. Out of 2,672 samples included in the study, 394
individuals displayed a decline in eGFR of >5ml/min/1.73m2 per year (defined
as progressively diseased). In early CKD stages the “CKD273”-classifier
performed significantly better than the clinical marker “albuminuria” in
detecting progressors, while albuminuria performed better in patients at late
stages of CKD. At early CKD stages, collagen fragments were highly excreted in
urine, while at moderate and late stage of CKD, markers of inflammatory
process and functional loss (such as alpha-1-antitrypsin, CD99 antigen,
antitrombin III, serum albumin etc.) were more abundant. Secondly, MALDI-MSI
was applied to bioptic renal tissue from patients with focal segmental
glomerulosclerosis (n=6), IgA nephropathy, (n=6) and membranous
glomerulonephritis (n=7), and from controls (n=4) to define molecular
signatures of primary glomerulonephritis. Signal of m/z 4,048 present in
MALDI-MS imaging was identified as α-1-antitrypsin (A1AT). By
immunohistochemistry it was shown that A1AT was localized to the podocytes
within sclerotic glomeruli. This suggested that A1AT could be a marker of
podocyte-stress correlating with development of focal segmental
glomerulosclerosis. Additionally, correlation of MALDI-MSI findings with CE-MS
findings of urinary peptidomics identified the same A1AT peptide as up-
regulated in CKD patients. In the final part of the thesis assessment of
urinary biomarkers for different aetiologies of CKD was investigated by the
identification of peptides contained in 1,180 urine samples analysed via CE-
MS. For 7 type of CKDs, potential biomarkers were defined and combined into
classifiers. Validation of these classifiers in an independent cohort showed
accuracy ranging from 0.77 to 0.95 for discrimination of one CKD etiology from
the other. Sequence analysis of the biomarkers provided link to
pathophysiology of CKD.
de
dc.description.abstract
Die direkt mit einer Flugzeit-Massenspektrometrie (CE-MS) gekoppelte
Kapillarelektrophorese sowie die bildgebende matrix-unterstützte Laser
Desorption/Ionisation Massenspektrometrie (MALDI-IMS) haben sich als hoch-
reproduzierbare Techniken zur Identifizierung von potentiellen natürlich
vorkommenden Peptidbiomarkern in Urin beziehungsweise Nierengewebeproben
erwiesen. Diese Biomarker wurden für die nicht-invasive Diagnose und Prognose
von Nierenerkrankungen etabliert. Im ersten Teil der Dissertation habe ich die
Leistung des auf dem Urinproteom-basierenden Biomarkermodells “CKD273“
untersucht, das zur Klassifizierung von chronischen Nierenerkrankungen (CKD)
etabliert worden ist. Dabei wurde die Vorhersage der Progression der CKD in
verschiedenen Krankheitsstadien durch die Klassifikation von
Urinproteomprofilen beurteilt. Weiterhin wurde die Bedeutung von Veränderungen
einzelner Peptide für das Verständnis des pathophysiologischen Mechanismus der
CKD Progression beurteilt. Für diese Beurteilungen wurde das Urinproteom von
2.672 Patienten mit verschiedenen CKD Stadien untersucht. Von diesen Patienten
zeigten 394 einen Rückgang der geschätzten glomerularen Filtrationsrate (eGFR)
von >5 ml/min/1,73m2 pro Jahr und wurden daher als progressiv Erkrankte
eingestuft. In frühen CKD-Stadien zeigte der “CKD273“-Klassifier im Vergleich
zum bekannten klinischen Marker Albuminurie eine bessere prognostische
Leistung bei der Identifikation von progressiv Erkrankten. Im Gegensatz dazu
zeigte in späten Stadien der CKD die Albuminurie die bessere prognostische
Leistung. Darüber hinaus lieferte die Entdeckung einer erhöhten
Ausscheidungsrate von Kollagenfragmenten im Urin in einem frühen Stadium der
CKD und von Markern entzündlicher Prozesse und eines Funktionsverlusts (z.B.
alpha-1-Antitrypsin, Antithrombin III, Serumalbumin, usw.) Hinweise auf den
pathophysiologischen Mechanismus der Progression. Im zweiten Teil der
Dissertation wurde MALDI-IMS auf Nierengewebebiopsien angewandt, um molekulare
Signaturen einer primären Glomerulonephritis zu definieren. Die Biopsien
stammten von Patienten mit einer fokal segmentalen Glomerulosklerose, IgA-
Nephropathie, und membranöser Glomerulonephritis sowie von gesunden Kontroll-
Probanden. Ein Massenpeak mit einem m/z-Verhältnis von 4.048 wurde als
α-1-Antitrypsin (A1AT) identifiziert. Die Immunhistochemie zeigte, dass das
α-1-Antitrypsin in Podozyten der sklerotischen Glomeruli lokalisiert ist.
α-1-Antitrypsin kann somit als Marker für zellulären Stress der Podozyten bei
der Entwicklung einer fokalen segmentalen Glomerulosklerose dienen. CE-MS-
basierende peptidomische Untersuchungen bestätigten die verstärkte
Ausscheidung desselben A1AT Peptidfragments im Urin von CKD-Patienten und
somit die MALDI-IMS Ergebnisse. Im dritten Teil der Dissertation sollten
spezifische Biomarker für verschiedene Ätiologien der CKD identifiziert
werden. Um dieses Ziel zu erreichen, analysierte ich die auf CE-MS basierenden
Peptidome von 1.180 Urinproben. Für sieben verschiedene CKD Ätiologien, der
Unterscheidung von CKD Ätiologien Messgenauigkeiten von 0,77-0,95. Dies
zeigte, dass man mittels Urinpeptidomanalyse zwischen verschiedenen CKD-
Ätiologien unterscheiden kann. Die Sequenzanalyse der Biomarker ergab zudem
Erkenntnisse zur Pathophysiologie der CKD Ätiologien.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
clinical peptidomics
dc.subject
chronic kidney disease
dc.subject
urinary peptidomics
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Clinical peptidomics for non-invasive diagnosis and prognosis of renal
diseases
dc.contributor.contact
clpontillo@gmail.com
dc.contributor.firstReferee
N.N.
dc.contributor.furtherReferee
N.N.
dc.date.accepted
2017-06-25
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000104592-5
dc.title.translated
Klinische Peptidom-Analyse für die nicht-invasive Diagnose und Prognose von
Nierenkrankheiten
de
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000104592
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000021416
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access