Значение протеомного состава мочи при заболеваниях мочевыводящих путей (обзор литературы)

Захарова Н.Б., Пастушкова Л.Х., Ларина И.М., Каширина Д.Н., Лях Р.Н., Попков В.М.

В настоящее время развитие методов персонализированной медицины (ПМ) основано на выборе диагностических, лечебных и профилактических средств, которые были бы оптимальными для пациента, с учетом его генетических особенностей. Для внедрения диагностических подходов персонализированной медицины необходим отбор надежных, интерпретируемых и эффективных биомаркеров и создание на их основе диагностический панелей. Не менее важно и формирование инфраструктуры для тестирования биомаркеров [1,2].

Одним из направлений совершенствования методов персонализированной медицины является клиническая протеомика, задачи которой - поиск биомаркеров различных заболеваний. Прежде всего - это протеомика жидкостей тела человека, крови и мочи [2]. Белки, выявляемые в моче, имеют различное происхождение: одни из них фильтруются из плазмы крови, другие поступают из мочевого тракта. Считается, что белки мочи неплазменного происхождения составляют примерно 50% от всех белков мочи. К ним относятся белки, поступающие из мочеточника, мочевого пузыря, мочеиспускательного канала, добавочных половых желез и почек [3]. Сейчас протеомными методами в моче обнаруживают более 3 тыс. различных белков [4]. Это открывает значительные возможности для поиска биомаркеров, откликающихся на заболевание почек или мочеполового тракта, таких, например, как почечная недостаточность в результате гипертонической и диабетической нефропатии, врожденной обструктивной нефропатии, волчаночном нефрите, уролитиазе и при недержании мочи [5,6,8-17]. Полученные результаты исследования белкового состава мочи подтвердили перспективность использования и диагностическое значение целого ряда мочевых молекулярных маркеров для оценки состояния почечной паренхимы, мочевыводящих путей, заболеваний сердечно-сосудистой системы и др. [10]. В современных руководствах и клинических рекомендациях, как отечественных, так и зарубежных, до настоящего времени в диагностике заболеваний почек насчитывается только несколько маркеров повреждения паренхимы почек: повышение мочевины, креатинина, электролитные нарушения, снижение скорости клубочковой фильтрации, другие изменения в анализах мочи (альбуминурия, протеинурия и др.) [18-22]. Как показывают многочисленные исследования, высокий сывороточный креатинин не всегда специфичен для повреждения почек. Его уровень может изменяться в зависимости от многих не ренальных факторов (возраст, пол, мышечная масса, статус обезвоживания и др.). Показано, что до 50% ренальных функций может быть утрачено еще до повышения уровня креатинина [22]. То есть уровень креатинина не отражает нарушение функции почек до того момента, пока не разовьется патологическое состояние. Поиск надежных, специфичных, доступных лабораторных маркеров, которые могут широко применяться в клинической практике, на ранних стадиях поражения почек представляет собой одно из актуальных направлений исследований.

Широкое внедрение в клиническую практику методов иммуноферментного анализа в настоящее время привело к появлению целого ряда исследований, в которых повышенные концентрации в моче интерлейкинов IL-1 в, IL-6, IL-8, рецепторного антагонониста IL-1 (IL-1RA), фактора некроза опухолей (TNF-a), фактора роста эндотелия сосудов (VEGF), моноцитарного хемоаттрактантного белка-1 (МСР-1) и С-реактивного белка (CRP) в моче, определенные методом иммуноферментного анализа (ИФА), были успешно использованы в качестве показателей активности воспалительного процесса и фиброзной трансформации тубулоинтерстициальной ткани почек при пиелонефритах [19,20,23,24]. Показано, в частности, что количественный анализ IL-6, IL-8, МСР-1, IL-1RA и CRP в моче больных первичным пиелонефритом позволяет с высокой чувствительностью и специфичностью диагностировать ранние стадии развития воспаления, а VEGF -определить степень ишемии почечной паренхимы и прогнозировать развитие интерстициального фиброза [21,25]. Также выявлено, что определение концентрации ряда цитокинов и CRP в моче может быть широко использовано в клинико-диагностических лабораториях для оценки выраженности воспалительных процессов в мочевыводящих путях и контроля эффективности нефропротективной терапии [22,26]. Установлено, что для диагностики прогрессирования заболеваний почек может быть использовано определение в моче провоспалительных цитокинов и хемокинов, а для оценки ишемии почечной паренхимы -анализ фактора роста эндотелия сосудов и матриксных металлопротеиназ (ММР) с помощью коммерческих наборов реагентов для ИФА [21,23,26]. Вышеупомянутые белки мочи приобретают важное клиническое значение и рассматриваются в качестве маркеров тяжести, прогрессирования и исхода заболеваний, приводящих к формированию хронической болезни почек. В экспериментальных и клинических исследованиях определен еще ряд лабораторных маркеров, определяемых в сыворотке крови и моче, которые могут отражать степень повреждения почечной ткани и развитие процессов тубулоинтерстициального фиброза до наличия нарушения функции почек, определяемых рутинными методами, указанными в клинических рекомендациях по диагностике и лечению заболеваний почек [24,25, 26,27]. Так, белок, связывающий витамин D, ретинол-связывающий белок, 62-микроглобулин и альфа1-микроглобулин, считаются мочевыми маркерами канальцевой дисфункции и позволяют предположить патологическое отклонение от нормальной канальцевой реабсорбции [28,29]. В последние годы предложен ряд биомаркеров, которые определяются и в крови и моче, и могут быть использованы для оценки повреждения почек на ранних стадиях. Большинство биомаркеров представляют собой соединения и белки, экскретируемые канальцевым аппаратом почки при его повреждении различными агентами (бактериальными и т.д.) [30]. Это - цистатин С/Cystatin C в крови, рассматриваемый как потенциальный ранний биомаркер острого повреждения почек. Однако цистатин C в настоящее время не считается непосредственным маркером почечного тубулярного повреждения, а скорее альтернативным креатинину, более точным тестом для оценки скорости клубочковой фильтрации. Также нейтрофильный желатиназно-ассоциированный липокалин/Neutroрhil geletinase-associ-ated lipocalin (NGAL), определяемый в моче, имеет прямую корреляционную связь с уровнями креатинина, величиной СКФ, активностью ферментов мочи (ЛДГ, ЩФ) [31,32]. Молекула почечного повреждения -1 (Kidney injury molecule-1, KIM-1) также имеет высокую чувствительность для выявления формирующегося острого повреждения почек. Уровни К1М-1 в моче относятся к наиболее прогностически значимым маркерам неблагоприятного исхода заболевания. Противовоспалительный цитокин (интерлейкин 18,Urinary interleukin-18 (IL-18) считается маркером агрессивного нефротоксического воздействия проводимой терапии [33]. Перечисленные биомаркеры могут быть включены в рекомендации для оценки степени восстановления функции почек, повторных эпизодов острого повреждения почек или ухудшения течения уже имеющейся хронической болезни почек.

Результаты исследования этих биомаркеров при хронических и злокачественных новообразованиях почек и мочевыводящих путей в динамике дают возможность подобрать больному адекватные методы лечения, позволяющие остановить или замедлить прогрессирование заболевания.

МЕТОДЫ ПРОТЕОМНОГО АНАЛИЗА МОЧИ, ОБОРУДОВАНИЕ, ПОСТАНАЛИТИЧЕСКИЙ ЭТАП АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Одной из самых мощных и широко применяемых в целях поиска биомаркеров технологий является масс-спектрометрия, позволяющая получать информацию сразу о сотнях белков. Современные MALDI-TOF и другие масс-спектрометры отличаются высокой производительностью и могут быть оптимизированы к рутинному использованию для подробного анализа пептидов и полимеров.

Высокочувствительные масс-спектрометрические методы способствовали получению новых данных о белковом составе жидкостей тела человека как в норме, так и при патологии. Считается, что наиболее значимые успехи в плане практического применения масс-спектрометры имеют в области исследований протеома мочи [34]. Современные методы разделения белковых смесей и определения отдельных компонентов этих смесей с применением масс-спектрометрии позволили определить в образцах мочи человека до 3500 различных белков [35]. Современная диагностика изменений белкового состава мочи с помощью MALDI-TOF масс-спектрометрии в течение ряда лет успешно применяется сотрудниками лаборатории «Протеомики» Института медико-биологических проблем в исследованиях протеомного состава мочи при действии реальных и моделируемых факторов космического полета. Успешно решен ряд сложных проблем, сдерживающих продвижение исследований в физиологии и клинике. Отработана система пробоподготовки, стандартизирован ее преаналитический этап применительно к такому клиническому биоматериалу, как моча.

Нивелирован целый ряд недостатков программного обеспечения, затрудняющих достоверную интерпретацию результатов. Тщательно разработан весь процесс, требуемый для исследования протеомного состава мочи, включающий:

- Преаналитический этап - сбор мочи, методы проведения пробоподготовки. Установлено, что аналитическая воспроизводимость исследования белкового состава мочи масс-спектрометрическими методами не зависит от продолжительности замораживания, образец остается стабильным в течение нескольких лет, даже при хранении при -20 °C. Воспроизводимость поддерживается и в образцах, сохраняемых до 5-6 часов при комнатной температуре, или до трех дней при 400С, за счет небольшого количества про-теаз в данном биологическом материале. Пробоподготовку для дальнейшего анализа протеомного состава мочи осуществляют согласно стандартному протоколу (протокол обработки мочи для скрининга, HUPO-2007, Сеул, Корея) [36].

- Аналитический этап - при получении масс-спектров применяют различные хромато-масс-спек-трометрические системы. Например, система может состоять из хроматографа Agilent 1100 (Agilent Technologies Inc., США) и гибридного масс-спектрометра LTQ-FT Ultra (Thermo, Германия). В этом случае хроматографическое разделение смеси белков после трипсино-лиза проводят на базе нанопоточного высокоэффективного жидкостного хроматографа (нано-ВЭЖХ) Agilent 1100 (Agilent Technologies Inc., Санта-Клара, США). Для градиентной хроматографии применяют home-made колонку с использованием капилляра-эммитера (Pico-tip, New Objective Inc., США), описанную Y. Ishihama и др. [37].

Как правило, из каждого образца мочи получают два образца триптической смеси, которую анализируют трижды на масс-спектрометре. Для последующего анализа отбираются лишь те белки, которые были обнаружены в двух или трех повторах. Целесообразность такой «строгости» оспаривается рядом специалистов, работающих с образцами мочи (частные дискуссии). Их аргументация сводится к доводу, что если в образце однажды (в одном из прогонов) был достоверно идентифицирован тот или иной белок, то это свидетельствует о том, что он есть в образце, и скорее надо критиковать те масс-спектрометрические прогоны, в которых он не выявлялся. В качественной протео-мике мочи о динамике изменения протеома судят по частоте встречаемости белков в образцах, считая, что факт обнаружения белка в образце, при сохранении чувствительности LC/MS метода, связан с его концентрацией.

- Постаналитический этап - применение комплекса современных биоинформационных технологий, включающих в себя: 1. Поиск и идентификация белков по базе данных IPI-human при помощи программы Mascot; 2. Обработка с помощью уникальной программы, разработанной в лаборатории профессора Е.Н. Николаева [38], результатов Mascot-поиска; 3. Применение комплекса биоинформационных ресурсов для определения места образования, функции выявленных в моче белков, а также для анализа биологических процессов, в которых они участвуют; 4. Анализ ткане-специфичности экспрессии и тканевой локализации белков; определение молекулярных функций, биологических процессов и клеточной локализации; сверхпредставленности биологических процессов, молекулярных функций, связанных с выявленными белками; построение ассоциативных генных сетей между белками.

Для определения места образования в организме и биологической функции выявленных белков, а также для анализа биологических процессов, в которых они участвуют, применяют следующие био-информационные ресурсы: UniPro-tKB [http://www.uniprot.org/], TiGER [http://-bioinfo.wilmer.jhu.edu/tiger/], Gene Ontology [http://geneontology. org/]. Для определения сверхпредставленных биологических процессов используют программу BiNGO со следующими параметрами: статистический критерий — гипергеометрический критерий; поправка на множественное сравнение Бенжамина Хохберга; уровень значимости: 0,05; референсная выборка - полная аннотация, как референсная выборка; файл онтологии — Custom, Gene Ontology (format-version:1.2 data-version: 201308-21); организм/аннотация: GO Annotation_Human (Submission Date: 8/5/2013).

ТРУДНОСТИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗУЧЕНИЯ БЕЛКОВОГО СОСТАВА МОЧИ ЧЕЛОВЕКА ПРОТЕОМНЫМИ МЕТОДАМИ

Существуют объективные и до сих пор не преодоленные трудности в интерпретации результатов исследования протеома мочи,в определенной степени сдерживающие широкое использование технологий протеомики в клинической области. Их можно условно разделить на следующие категории.

1. Высокая индивидуальная («продольная») вариабельность протеома мочи. При сопоставлении белкового состава образцов мочи одного и того же человека (здорового или пациента в процессе диагностики, или мониторинга терапии) необходимо увидеть значимые изменения в составе и по ним сделать заключение того или иного характера. При этом нельзя не принимать во внимание, что белковый состав мочи, главным образом, зависит от:

  • белкового состава крови (вариабельность которого, при изучении методами протеомики на основе масс-спектрометрии, составляет около 25% [38]. По данным О.М. Трифоновой индивидуальная вариабельность белкового состава крови здоровых добровольцев в контролируемых условиях, исследованная на протяжении 3 недель, составила 22±13% [39].
  • вариабельность белкового состава мочи зависит также от актуальной функции почки, как эффекторного органа поддержания водно электролитного гомеостаза внутренней среды организма. Этот аспект практически не исследован, за исключением небольшого числа работ, выполненных с участием здоровых добровольцев или пациентов разных нозологических групп.

Сообщается, что «продольная» вариабельность белкового состава мочи при масс-спектрометрическом исследовании составляет 45%, или достигает 58% [40, 41]. По нашим данным, полученным при исследовании здоровых добровольцев в контролируемых условиях потребления основных нутриентов, жидкости, двигательной активности, состава атмосферы в замкнутом объекте - даже численный состав белков в моче может сильно варьировать при сравнении двух последовательных недель наблюдения (рис. 1) [42]. При исследовании проб мочи 30,7% из числа выявляемых прямым профилированием пиков у здорового человека имеют «продольную» вариабельность, вдвое превышающую аналитическую на протяжении времени обследования в 3 месяца [43].

Рис. 1. Изменения белкового состава мочи, собранной еженедельно (при сравнении двух последовательных недель)

ТРУДНОСТИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ПРОТЕОМИКИ МОЧИ

Получение количественных данных об экскреции различных белков почкой методами протеомики на основе масс-спектрометрии сейчас абсолютно реально. Разработано множество методических подходов, дающих воспроизводимые и точные, в том числе количественные, данные по протеому мочи человека [44,45,46]. Тем не менее, эти прорывы в приборостроении, разработке различных методов намного опередили возможности использования их результатов медиками в диагностических и других целях.

Еще два десятилетия назад были получены результаты исследований, которые говорили о возможности увеличения экскреции белка, зависящей от некоторых непатологических факторов, таких как интенсивная физическая нагрузка, ортостаз, лихорадка, эмоциональный стресс. Увеличение экскреции некоторых белков почкой может наступать и при изменении скорости мочеотделения. Тем не менее, факторы регуляции уровня экскреции белка почкой не описаны. Остаются открытыми вопросы о пределах вариабельности и механизмах влияния процессов, лежащих в основе мочеобразования, на уровень экскреции белка в норме. Это обстоятельство не дает возможности установить референсные интервалы для экскреции различных белков с мочой. Выяснение условий развития физиологической протеинурии представляет безусловный интерес, как для нормальной физиологии, так и для практической медицины.

Это затруднение использования количественных протеомных данных имеет и другой аспект. Как отмечалось выше, почка является исполнительным органом физиологической системы, которая поддерживает важнейшие гомеостатические константы внеклеточной жидкости организма. Формирование мочи того или иного состава в каждый конкретный момент времени определяется насущными актуальными задачами, входящими в эту функцию почки. Достаточно часто, например, при изменении уровня поступления жидкости в организм (увеличение или уменьшение в силу разных причин объема выпиваемой жидкости), или во время длительного перерыва в питье (ночной сон), а также в других обычных условиях жизни - почка усиливает выведение воды, или задерживает воду, реабсорбируя ее назад, в организм. Эти реакции по разбавлению или концентрированию мочи, а также изменению ее электролитного состава (концентраций Na, K, Ca, Cl) не могут не влиять на содержание в моче различных белков. Эти предположения находят экспериментальное подтверждение.

Так, А.В. Кутиной в экспериментах со здоровыми добровольцами во время введения водной нагрузки показано, что скорость экскреции альбумина остается в пределах нормальных значений - до 20 мкг/мин, а суммарная экскреция белков растет [47]. Это свидетельствует о выраженной селективности деятельности канальцев. Т.е. экскреция альбумина за 2 ч после приема воды возросла в меньшей степени, чем суммарная экскреция белков, что приводит к тому, что доля альбуминов в экскретируемом общем белке снижается с 4,4% до 1,5%. Следовательно, либо прирост выделения белков зависит от неодинакового увеличения фильтрации различных белков в клубочках, либо у человека достаточно велико значение максимальной реабсорбции альбуминов в проксимальном канальце по сравнению с другими белками, и поэтому альбумины в большей степени реабсорбируются, чтобы быть сохранными для нужд организма. По-видимому, при водной нагрузке и увеличении диуреза растет выделение белков почкой и меняется соотношение различных белков в моче по сравнению с исходным периодом [47]. Сравнительное исследование экскреции белка почкой при разных типах диуреза у животных (Rattus norvegicus var. albino, Rana temporaria) и человека свидетельствует, что полиурия сопровождается увеличением выведения с мочой белков, которое, вероятно, зависит от участия V1-рецепторов, изменения продукции N0, но не ангиотензина II [48].

Таким образом, учет скорости мочеотделения при клинической оценке протеинурии остается актуальной задачей. Но, кроме того, современные математические модели, разработанные на основе экспериментальных данных, полученных в опытах in vivo на изолированных перфузируемых почках, выделенных нефронах и т.д., показывают, что как проницаемость гломерулярного фильтра для белков, так и скорость реабсорбции белков в проксимальном канальце, весьма чувствительны к изменениям скорости гломерулярной фильтрации (СГФ) и внутриклубочкового давления. Следовательно, все факторы и условия, включая действие фармакологических агентов, оказывающих влияние на СГФ и давление внутри клубочка, будут влиять на скорость экскреции белков почкой и на состав выводимых белков. Эти данные указывают, что необходима не только разработка требований по стандартизации условий сбора образцов мочи для количественного протеомного исследования с целью «продольного» или группового сравнения, но и стратификация этих требований для различных актуальных условий деятельности почки пациента [49].

В целом, исследования протеомного состава мочи, по нашему мнению, должны считаться перспективными с точки зрения возможности выявления новых, надежных и специфических маркеров в моче пациентов с хроническими заболеваниями почек в начальных стадиях доклинического повреждения почек. Впоследствие, для определения данной группы мочевых молекулярных маркеров могут быть разработаны отечественные экспресс-методы (point of care) «у постели больного». То есть результатом поисковых, на данном этапе, исследований станет разработка новых технологий бесприбор-ной диагностики начальных стадий поражения почек и мочевыводящих путей или отечественных мочевых полосок. В будущем данная отечественная бесприборная диагностика может стать методом диагностики заболеваний почек, доступным для любого человека, в том числе заменяющим нефробиопсию. 

ЛИТЕРАТУРА

1. Сучков С.В., Гнатенко Д.А., Костюшев Д.С., Крынский С.А., Пальцев М.А. Протеомика как фундаментальный инструмент доклинического скрининга, верификации анализов и оценки применяемой терапии. Вестник Российской академии медицинских наук. 2013;68(1):65-71. doi: 10.15690/vramn201368165-71.

2. Ozer JS., Dieterle F, Troth S, Perentes E, Cordier A, Verdes P. et al. A panel of urinary biomarkers to monitor reversibility of renal injury and a serum marker with improved potential to assess renal function. Nature Biotechnology 2010;28:486-494. doi:10.1038/nbt. 1627.

3. Coca SG, Parikh CR. Urinary biomarkers for acute kidney injury: perspectives on translation. Clinical J American Society of Nephrology. 2008;2(3):481-490. doi:10.2215/cjn.03520807.

4. Thongboonkerd V, Chutipongtanate S, Kanlaya R. Systematic evaluation of sample preparation methods for gel-based human urinary proteomics: quantity, quality and variability. Journal of Proteome Research 2006;1(5):183-191. doi:10.1021/pr0502525.

5. Yoshida Y, Miyazaki K, Kamiie J, Sato M, Okuizumi S, Kenmochi A. et al. Two-dimensional electrophoretic profiling of normal human kidney glomerulus proteome and construction of an extensible markup language (XML)-based database. Proteomics 2005;4(5):1083-1096. doi:10.1002/pmic.200401075.

6. Merchant M, Klein JB. Proteomics and diabetic nephropathy. Seminars in Nephrology 2007;6(27):627-636. doi:10.1016/j.semnephrol.2007.09.003.

7. Алексеев А.В., Гильманов А.Ж., Гатиятуллина Р.С., Ракипов И.Г. Современные биомаркеры острого повреждения почек. Практическая медицина 2014;79(3):22-27.

8. Вельков В.В., Резникова О.И. Новые возможности для лабораторной диагностики хронической и острой ренальной дисфункции. Научно-практический журнал «Клинико-лабораторный консилиум» 2011 ;39(3):26-30.

9. Глыбочко П.В., Захарова Н.Б., Понукалин А.Н., Гражданов Р.А., Россоловский А.Н., Вараксин Н.А. и др. Диагностическое значение подъема уровня провоспалительных цитокинов в моче при обострении хронического калькулезного пиелонефрита. Саратовский научно-медицинский журнал 2011;7(S2):143.

10. Новоселова О.В., Волынчик Е.П., Кононова С.В, Вельков В.В., Ми-
хайлов Ю.Е. Клиническое значение качественного и количественного анализа белкового состава мочи. Лаборатория 2006;1:7-9.

11. Пролетов Я. Ю., Саганова Е. С., Галкина О. В. Роль некоторых биомаркеров в оценке характера хронического повреждения почек у пациентов с первичными гломерулопатиями. Нефрология 2013;1:60-69.

12. Ребров А.П., Захарова Н.Б., Оксеньчук А.Н., Карпова О.Г., Патрикеева Д.А., Попыхова Э.Б. Диагностическое значение определения биомаркеров в сыворотке крови и моче больных системной красной волчанкой. Клиническая нефрология 2014;1:10-14.

13. Сереженков А.В., Горелов А.И. Цитокиновый профиль крови пациентов с хроническим пиелонефритом. Здоровье -основа человеческого потенциала - проблемы и пути их решения 2013;8(1):510-512.

14. Крайдашенко О.В., Долинная М.А. Роль биомаркеров в оценке характера повреждений почек у больных с гипертонической болезнью. Клиническая нефрология 2014;3:23-25.

15. Decramer S. de Peredo AG, Breuil В, Mischak H, Monsarrat B, Bas-cands J. et al. Urine in clinical proteomics Molecular Ш Cellular Proteomics 2008;10(7):1850-1862. doi:10.1074/mcp.r800001-mcp200.

16. Gayathri Gopalan, Veena S. Rao,Vijay V. Kakkar. An overview of urinary proteomics applications in human diseases. International Journal of High Throughput Screening 2010;1:183-192. doi: 10.2147/ijhts.s13129.

17. Николаев А.Ю. Анализ ведущих факторов прогрессирования хронической болезни почек. Нефрология и диализ 2011 ;13(4):396-400.

18. Вельков В.В. Новые представления о диабетической нефропатии: гиперфильтрация, прерывистая микроальбуминурия, солевой парадокс. Медицинский алфавит 2013;3(16):18-36.

19. Захарова Н.Б., Долгов А.Б., Иноземцева Н.Д., Блюмберг Б.И. Биомаркеры инфекционно - воспалительных заболеваний почек и мочевыводящих путей. Справочник заведующего КДЛ. 2013;2:48-59.

20. Бобкова И.Н. Клиническое значение определения в моче маркеров эндотелиальной дисфункции и факторов ангиогенеза в оценке тубулоинтерстициального фиброза при хроническом гло-мерулонефрите. Терапевтический архив 2007;6:10-15.

21. Вараксин Н.А., Захарова Н.Б., Понукалин А.Н., Россоловский A.Н., Рябичева Т.Г., Офицеров В.И. Цитокины и С-реактивный белок при первичном пиелонефрите: сравнение диагностической значимости концентрации в моче и сыворотке крови. Новости «Вектор-Бест» 2012;64(2):3-9.

22. K/DOQI Clinical Practice Guidelines for Chronic Kidney Disease: Evaluation, Classification and Stratification. Am J Kid Dis 2002;39 (suppl 1).

23. Глыбочко П.В., Захарова Н.Б., Понукалин А.Н., Гражданов Р.А., Россоловский А.Н., Вараксин Н.А., Полозов А.Б., Блюмберг Б.И. Значение подъема уровня провоспалительных цитокинов в моче при обострении хронического калькулезного пиелонефрита. Уральский медицинский журнал 2011;6(84):121-123.

24. Mischak H, Thongboonkerd V, Schanstra JP, Vlahou A. Renal and urinary proteomics. Proteomics - Clinical Applications 2011;5-6(5):211-213. doi:10.1002/prca.v5.5/6.

25. Thongboonkerd V. Study of diabetic nephropathy in the proteomic era. Contributions to Nephrology 2011;170:172-183. doi:10.1159/000325657.

26. Попков В.М., Долгов А.Б., Захарова Н.Б., Понукалин А.Н., Вараксин Н.А. Мочевые биомаркеры при остром пиелонефрите. Саратовский научно-медицинский журнал 2013;9(1):110-115.

27. Морозов Д.А., Морозова О.Л., Захарова Н.Б., Лакомова Д.Ю. Патогенетические основы и современные проблемы диагностики хронического обструктивного пиелонефрита у детей. Урология 2013;2:129-134.

28. Jungbauer CG, Birner C, Jung B, Buchner S, Lubnow M, von Bary C, et al. Kidney injury molecule-1 and N-acetyl-^-D-glucosaminidase in chronic heart failure: possible biomarkers of cardiorenal s yndrome. European Journal of Heart Failure 2011;10(13):1104-1110. doi:10.1093/eurjhf/hfr102.

29. Ko GJ, Grigoryev DN, Linfert D, Jang HR, Watkins T, Cheadle C. et al. Transcriptional analysis of kidneys during repair from AKI reveals possible roles for NGAL and KIM-1 as biomarkers of AKI to CKD transition. Am J Physiol Renal Physiology 2010;6(298):1472-1483. doi: 10.1152/ajprenal.00619.2009.

30. Nejat M, Pickering JW, Walker RJ, Endre ZH. Rapid detection of acute kidney injury by plasma cystatin C in the intensive care unit. Nephrology Dialysis Transplantation 2010;10(25):3283-3289. doi:10/1093/ndt/gfq176.

31. Белохвостикова Т.С., Орлова Г.М., Фатахова О.А. и др. Липо-каин, ассоциированный с желатиназой нейтрофилов, у больных с хронической болезнью почек: клинико-лабораторные взаимосвязи. Нефрология и диализ 2011;13(3):268-269.

32. Shen SJ, Hu ZX., Li QH, Wang SM, Song CJ, Wu DD. et al. Implications of the changes in serum neutrophil gelatinase-associated lipocalin and cystatin C in patients with chronic kidney disease. Nephrol (Carlton) 2014;3(19):29-35. doi:10.1111/nep.12203.

33. Zubowska M, Wyka K, Fendler W, Mlynarski W, Zalewska-Szewczyk B. Interleukin -18 as a Marker of Chronic Nephropathy in Children after Anticancer Treatment. Disease Markers 2013;35:811-818. doi:10.1155/2013/369784.

34. He JC, Chuang PY, Ma'ayan A, Iyengar R. Systems biology of kidney diseases. Kidney International 2012;1(81):22-39.    doi:10.1038/ ki.2011.314.

36.    Court M, Selevsek N, Matondo M, Allory Y, Garin J, Masselon CD et al.., Toward a standardized urine proteome analysis methodology. Proteomics 2011;6(11):1160-1171. doi:10.1002/pmic.201000566.
35. Fiedler GM, Baumann S, Leichtle A. Standardized peptidome profiling of human urine by magnetic bead separation and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Clinical Chemistry 2007;3(53):421-428. doi:10.1373/clinchem.2006.077834.

36. Ishihama Y, Rappsilber J, Mann M. Modular stop and go extraction tips with stacked disks for parallel and multidimensional Peptide fractionation in proteomics. Journal Proteome Research 2006;4(5):988-994. doi:10.1021/pr050385q.

37. Агрон И.А., Автономов Д.М., Кононихин А.С., Попов И.А., Мошковский С.А., Николаев Е.Н. База данных по точным массововременным меткам для хромато-масс-спектрометрического анализ протеома мочи. Биохимия. 2010;75(4):598-605. doi: 10.1134/ S0006297910050147

38. Corzett TH, Fodor IK, Choi MW, Walsworth VL, Turteltaub KW, McCutchen-Maloney SL, et al. Statistical analysis of variation in the human plasma proteome. Journal of Biomedicine and Biotechnology 2010;2010:1-12. doi: 10.1155/2010/258494.

39. Трифонова О. П. Оценка пластичности протеома плазмы крови здорового человека в экстремальных условиях жизнедеятельности: Автореф. дис. канд. биол. наук. Москва; 2011. Доступно по: http://medical-diss.com/docreader/348178/a#. Ссылка активна на 05.04.2017.

40. Nagaraj N, D'Souza RC, Cox J, Olsen JV, Mann M. Feasibility of large-scale phosphoproteomics with higher energy collisional dissociation fragmentation. Journal of Proteome Research 2010;12(9):6786-6794. doi:10.1021/pr100637q.

41. Oh J, Pyo JH, Jo EH, Hwang SI, Kang SC, Jung JH. et al. Establishment of a near-standard two-dimensional human urine proteomic map. Proteomics 2004;11(4):3485-3497. doi:10.1002/pmic.200401018.

42. Larina IM, Pastushkova LKh, Tiys ES, Kireev KS, Kononikhin AS, Popov IA, et al. Permanent proteins in the urine of healthy humans during the mars-500 experiment. Journal of Bioinformatics and Computational Biology 2015;1(13):1540001. doi: 10.1142/s0219720015400016.

43. Валеева О.А., Пастушкова Л.Х., Пахарукова Н.А., Доброхотов И.В., Ларина И.М. Вариабельность протеома мочи здорового человека в эксперименте с 105 суточной изоляцией в гермообъекте. Физиология человека 2011 ;37(3):351-354. doi:10.1134/s0362119711030157

44. Miyamoto M, Yoshida Y, Taguchi I, Nagasaka Y, Tasaki M, Zhang Y. et al. In-depth proteomic profiling of the normal human kidney glomerulus using two-dimensional protein prefractionation in combination with liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Journal of Proteome Research 2007;9(6):3680-3690. doi:10.1021/pr070203n.

45. Smith MP, Banks RE, Wood SL, Lewington AJP, Selby PJ. Application of proteomic analysis to the study of renal diseases. Nature Reviews Nephrology 2009; 12(5):701-712. doi:10.1038/nrneph.2009.183.

46. Mischak H, Rossing P. Proteomic biomarkers in diabetic nephropathy-reality or future promise? Nephrol Dial Transplant 2010;9(25):2843-2845. doi:10.1093/ndt/gfq363.

47. Kutina AV, Natochin IuV. An increase in the secretion of total protein and albumin by the human kidney during water diuresis. Human Physiology 2009;5(35):612-615. doi:10.1134/s0362119709050144.

48. Marina AS, Kutina AV, Natochin IuV. Physiological analysis of various types of osmotic diuresis. Ross. Fiziol Zh Im I. M. Sechenova 2011;97(12):1309-1318. doi:

49. Polkinghorne KR. Detection and measurement of urinary protein. Current Opinion in Nephrology and Hypertension 2006;6(15):625-630. doi:10.1097/01.mnh.0000247502.49044.10.

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью326.63 кб
клиническая протеомика, биомаркеры, протеом мочи, масс-спектрометрия