アプタマーをベースとしたプロテオミクス試験的研究では、小児の尿路感染症を示す尿のサインが明らかになった。

Aptamer based proteomic pilot study reveals a urine signature indicative of pediatric urinary tract infections.

• Liang Dong
• Joshua Watson
• Sha Cao
• Samuel Arregui
• Vijay Saxena
• John Ketz
• Abduselam K Awol
• Daniel M Cohen
• Jeffrey M Caterino
• David S Hains
• Andrew L Schwaderer

抄録

目的:

白血球エステラーゼに依存する現在の尿路感染症（UTI）診断法は、その精度に限界がある。我々は、アプタマーを用いたプロテオミクスパイロット研究を実施し、培養で証明された尿路感染症と培養陰性の尿路感染症を区別することができる尿蛋白レベルを同定した。

OBJECTIVE: Current urinary tract infection (UTI) diagnostic strategies that rely on leukocyte esterase have limited accuracy. We performed an aptamer-based proteomics pilot study to identify urine protein levels that could differentiate a culture proven UTI from culture negative samples, regardless of pyuria status.

方法:

尿路結石を発症した小児16人、培養陰性の膿尿を認めた小児8人、培養陰性で膿尿を認めなかった小児8人の尿を分析した。1,310 種類のタンパク質の尿中濃度を Somascan™ プラットフォームを用いて定量し、尿クレアチニンに正規化しました。サポートベクターマシン（SVM）ベースの特徴選択を用いた機械学習を行い、診断精度を最適化する尿バイオマーカーの組み合わせを決定しました。

METHODS: We analyzed urine from 16 children with UTIs, 8 children with culture negative pyuria and 8 children with negative urine culture and no pyuria. The urine levels of 1,310 proteins were quantified using the Somascan™ platform and normalized to urine creatinine. Machine learning with support vector machine (SVM)-based feature selection was performed to determine the combination of urine biomarkers that optimized diagnostic accuracy.

結果:

8つの候補尿タンパク質バイオマーカーがフィルタリング基準を満たした。B細胞リンパ腫タンパク質、C-X-Cモチーフケモカイン6、C-X-Cモチーフケモカイン13、カテプシンS、ヒートショック70kDAプロテイン1A、マイトジェン活性化プロテインキナーゼ、プロテインE7 HPV18、トランスジェリン。AUCは0.91から0.95の範囲であった。最高の予測は放射状基底関数カーネルを持つSVMによって達成された。

RESULTS: Eight candidate urine protein biomarkers met filtering criteria. B-cell lymphoma protein, C-X-C motif chemokine 6, C-X-C motif chemokine 13, cathepsin S, heat shock 70kDA protein 1A, mitogen activated protein kinase, protein E7 HPV18 and transgelin. AUCs ranged from 0.91 to 0.95. The best prediction was achieved by the SVMs with radial basis function kernel.

結論:

バイオマーカーパネルは、アプタマーベースのプロテオミクスと機械学習の新技術によって同定することができ、UTIの診断精度を向上させる可能性があり、それによって不要な抗生物質の使用を制限することができます。

CONCLUSIONS: Biomarkers panel can be identified by the emerging technologies of aptamer-based proteomics and machine learning that offer the potential to increase UTI diagnostic accuracy, thereby limiting unneeded antibiotics.