Skin autofluorescence as part of the comprehensive assessment of clinical and metabolic status of patients with end-stage chronic kidney disease

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) is a common end-stage disease requiring kidney transplantation or dialysis, which main type is program hemodialysis (PHD). These high-cost technologies of renal replacement therapy have significantly improved over recent decades, but the quality of life remains low and mortality is still high, especially in patients receiving PHD. Currently, a number of parameters associated with poor prognosis have been identified, including skin autofluorescence (SAF), an affordable method to detect glycation end products (glycotoxins) in tissues, which claims to be an integral biomarker.

AIM: To assess relationship of SAF with clinical and metabolic status parameters in patients receiving renal replacement therapy.

MATERIALS AND METHODS: The study included 88 patients receiving PHD and 27 transplanted kidney recipients (TKR). The measurements were performed using the original SAF reader.

RESULTS: SAF was significantly higher in TKR and patients receiving PHD. A universal, pronounced relationship of SAF with age and smoking was found in the control, PHD, and TKR groups. Models of SAF determinants in each studied group were proposed. SAF was associated with malnutrition stages (by NRI; r=−0.39; p <0.001), the Charlson comorbidity index (r=0.60, p <0.0001), and inflammatory activity based on C-reactive protein in the PHD group (r=0.32, p <0.01).

CONCLUSION: Models of SAF determinants in each studied group were proposed. Furthermore, highly significant direct correlations with left ventricular hypertrophy and its negative ejection fraction were established in this group. These facts suggest that SAF is an integral parameter of cardiac remodeling and metabolic profile, primarily in patients receiving PHD, which promotes it as a prognostic parameter.

About the authors

Darya Yu. Konovalova

Samara State Medical University

Email: snowflake0605@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2964-2675

postgraduate student

Russian Federation, 89 Chapaevskaya street, 443099 Samara

Peter A. Lebedev

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: palebedev@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0003-3501-2354
SPIN-code: 8085-3904

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, 89 Chapaevskaya street, 443099 Samara

Olga V. Ushakova

Samara Regional Clinical Hospital named after V.D. Seredavin

Email: ushakova80@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2145-7216

MD, nephrologist

Russian Federation, 159, Tashkentskaya St., 443095 Samara

Elena E. Potyakina

Samara Regional Clinical Hospital named after V.D. Seredavin

Email: pee1981@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1382-1831
Russian Federation, 159, Tashkentskaya St., 443095 Samara

Dmitriy V. Kornilin

Samara National Research University n.a. S.P. Korolev

Email: kornilin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0694-4016
SPIN-code: 6245-0760

Cand. Sci. (Technology), Professor

Russian Federation, 34, Moscow highway, Samara 443086

Vladimir N. Grishanov

Samara National Research University n.a. S.P. Korolev

Email: vladgrishanov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6675-4396
SPIN-code: 1728-9104

Cand. Sci. (Technology), Associate Professor

Russian Federation, 34, Moscow highway, Samara 443086

Marina V. Komarova

Samara National Research University n.a. S.P. Korolev

Email: marinakom@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6545-0035
SPIN-code: 4359-2715

Cand. Sci. (Biology), Associate Professor

Russian Federation, 34, Moscow highway, Samara 443086

References

  1. Echefu G, Stowe I, Burka S, et al. Pathophysiological concepts and screening of cardiovascular disease in dialysis patients. Front Nephrol. 2023;3:1198560. doi: 10.3389/fneph.2023.1198560
  2. Tonelli M, Karumanchi SA, Thadhani R. Epidemiology and mechanisms of uremia-related cardiovascular disease. Circulation. 2016;133(5):518–536. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.018713
  3. Bello AK, Okpechi IG, Osman MA, et al. Epidemiology of haemodialysisoutcomes. Nat Rev Nephrol. 2022;18(6):378–395. doi: 10.1038/s41581-022-00542-7
  4. Devine PA, Courtney AE, Maxwell AP. Cardiovascular risk in renal transplant recipients. Journal of Nephrology. 2019;32(3):389–399. doi: 10.1007/s40620-018-0549-4
  5. Wojtaszek E, Oldakowska-Jedynak U, Kwiatkowska M, et al. Uremic Toxins, Oxidative Stress, Atherosclerosis in Chronic Kidney Disease, and Kidney Transplantation. Oxid Med Cell Longev. 2021;2021:6651367. doi: 10.1155/2021/6651367
  6. Ryoji Nagai R, Mori T, Yamamoto Y, et al. Signifiance of Advanced Glycation End Products in Aging-Related Disease. JAAM. 2010;7(10):112–119. doi: 10.3793/jaam.7.112
  7. Liakopoulos V, Roumeliotis S, Gorny X, et al. Oxidative Stress in Hemodialysis Patients: A Review of the Literature. Oxid Med Cell Longev. 2017;2017:3081856. doi: 10.1155/2017/3081856
  8. Zwiers M, Heuvel ER, et al. Skin Autoflorescence, a Non-Invasive Marker for AGE Accumulation, Is Associated with the Degree of Atherosclerosis. PLoS One. 2013;8(12):e83084. doi: 10.1371/journal.pone.008308
  9. Meerwaldt R, Graaff R, Oomen PH, et al. Simple non-invasive assessment of advanced glycation end product accumulation. Diabetologia. 2004;47(7):1324–1330. doi: 10.1007/s00125-004-1451-2
  10. Mulder DJ, van Haelst PL, Graaff R, et al. Skin autoflorescence is elevated in acute myocardial infarction and is associated with the one-year incidence of major adverse cardiac events. Netherlands Heart Journal. 2009;17(4):162–168. doi: 10.1007/BF03086239
  11. Reddy VP, Aryal P, Darkwah EK. Advanced glucation end proucts in health and disease. Microorganisms. 2022;10(9);1848. doi: 10.3390/microorganisms10091848
  12. Dunaev AV, Dremin VV, Zherebtsov EA, et al. Analysis individual variability of parameters of laser florescence diagnostics. Biotechnosphere. 2013;2(26):39–47. doi: 10.1016/j.medengphy.2015.03.011
  13. Burikov A, Cuadrat R, Polemiti E, et al. Advanced glucation end-products, measured as skin autofluorescence, associate with vascular stiffness in diabetic, pre-diabetic and normoglycemic individuals; a cross–sectional study. Cardiovascular Diabetol. 2021;20(1):110. doi: 10.1186/s12933-021-01296-5
  14. Cavero-Redondo I, Soriano-Cano A, Alvares-Bueno C, et al. Skin autofluorescence-Indicated Advanced Glucation End Products as Predictors of Cardiovascular and All-Cause Mortality in High-Risk subjects: A Systematic Review and Meta-analysis. Jam Heart Assoc. 2018;7(18):e009833. doi: 10.1161/JAHA.118.009833
  15. Rattanasompattikul M, Feroze U, Molnar MZ, Dukkipati R, et al. Charlson comorbidity score is a strong predictor of mortality in hemodialysis patients. IntUrolNephrol. 2012;44(6):1813–1823. doi: 10.1007/s11255-011-0085-9
  16. Barge-Caballero E, García-López F, Marzoa-Rivas R, et al. PrognosticValue of the Nutritional Risk Index in Heart Transplant Recipients. Rev Esp Cardiol. (Engl Ed.) 2017;70:639–645. doi: 10.1016/j.recesp.2016.11.015
  17. Kornilin DV, Grishanov VN, Cherepanov KV. «Pulse excitation fluorescence meter for diagnostic purposes»; Proceedings SPIE 10685, Biophotonics: Photonic Solutions for Better Health Care VI, 1068515. 2018. doi: 10.1117/12.2306588
  18. Isami F, West BJ, Nakajima S, Yamagishi SI. Association of advanced glycation end products, evaluated by skin autofluorescence, with lifestyle habits in a general Japanese population. J Int Med Res. 2018;46(3):1043–1051. doi: 10.1177/0300060517736914
  19. Viramontes Hörner D, Selby NM, Taal MW. Skin autofluorescence and malnutrition as predictors of mortality in persons receiving dialysis: a prospective cohort study. J Hum Nutr Diet. 2020;33(6):852–861. doi: 10.1111/jhn.12764
  20. Vareesangthip K, Fan S, Davenport A. Is the measurement of tissue advanced glycosylation products by skin autofluorescence associated with mortality in patients treated by peritoneal dialysis? J Nephrol. 2023;36(1):217–224. doi: 10.1007/s40620-022-01415-9
  21. Hayward SJL, Chesnaye NC, Hole B, et al. EQUAL investigators. Protein Biomarkers and Major Cardiovascular Events in Older People With Advanced CKD: The European Quality (EQUAL) Study. KidneyMed. 2023;6(1):100745. doi: 10.1016/j.xkme.2023.100745
  22. O'Lone E, Howell M, Viecelli AK, et al. Identifying critically important cardiovascular outcomes for trials in hemodialysis: an international survey with patients, caregivers and health professionals. Nephrol Dial Transplant. 2020;35(10):1761–1769. doi: 10.1093/ndt/gfaa008
  23. Calviño J, Cigarran S, Gonzalez-Tabares L, et al. Advanced glycation end products (AGEs) estimated by skin autofluorescence are related with cardiovascular risk in renal transplant. PLoS One. 2018;13(8):e0201118. doi: 10.1371/journal.pone.0201118
  24. Crowley LE, Johnson CP, McIntyre N, et al. Tissue advanced glycation end product deposition after kidney transplantation. Nephron ClinPract. 2013;124(1–2):54–59. doi: 10.1159/000355692
  25. Epifânio APS, Balbino KP, Ribeiro SMR, et al. Clinical-nutritional, inflammatory and oxidative stress predictors in hemodialysis mortality: a review. Nutr Hosp. 2018;35(2):461–468. English. doi: 10.20960/nh.1266
  26. Gopal P, Reynaert NL, Scheijen JL, et al. Plasma advanced glycation end-products and skin autofluorescence are increased in COPD. Eur Respir J. 2014;43:430–438. doi: 10.1183/09031936.00135312
  27. You X, Huang YY, Wang Y, et al. Prediction model for cardiovascular disease risk in hemodialysis patients. Int Urol Nephrol. 2022;54(5):1127–1134. doi: 10.1007/s11255-021-02984-7
  28. Sun J, Axelsson J, Machowska A, et al. Biomarkers of Cardiovascular Disease and Mortality Risk in Patients with Advanced CKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2016;11(7):1163–1172. doi: 10.2215/CJN.10441015
  29. De Roij van Zuijdewijn CL, ter Wee PM, Chapdelaine I, et al. A Comparison of 8 Nutrition-Related Tests to Predict Mortality in Hemodialysis Patients. J Ren Nutr. 2015;25(5):412–419. doi: 10.1053/j.jrn.2015.02.005
  30. Kanda E, Kato A, Masakane I, KannoY. A new nutritional risk index for predicting mortality in hemodialysis patients: Nationwide cohort study. PLoS One. 2019;14(3):e0214524. doi: 10.1371/journal.pone.0214524
  31. Chen X, Han P, Zhu X, et al. Comparison of three nutritional screening tools for detecting sarcopenia in patients with maintenance hemodialysis. Front Public Health. 2022;10:996447. doi: 10.3389/fpubh.2022.996447
  32. Viramontes Hörner D, Selby NM, Taal MW. The Association of Nutritional Factors and Skin Autofluorescence in Persons Receiving Hemodialysis. J Ren Nutr. 2019;29(2):149–155. doi: 10.1053/j.jrn.2018.07.004
  33. Shardlow A, Mclntyre NJ, Kolhe NV, et al. The association of skin autofluorescence with cardiovascular events and all-cause mortality in persons with chronic kidney disease stage 3: A prospective cohort study. PLoS Med. 2020:17(7):e1003163. doi: 10.1371/jornal.pmed.1003163

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. сопроводительное письмо к статье
Download (393KB)
Indexing metadata
3. Fig. 1. Diagrams of the distribution of parameters of autofluorescence of the skin (a); creatinine (b); blood urea (c) in the examined groups. АФК — autofluorescence of the skin, ПГД — group of patients undergoing programmed hemodialysis, ТП — transplanted kidney.

Download (116KB)
Indexing metadata
4. Fig. 2. Scatterogram of skin autofluorescence dependence on age with regression lines for groups of programmed hemodialysis, transplanted kidney recipients and controls. АФК — autofluorescence of the skin, ПГД — a group of patients undergoing programmed hemodialysis, РТП — recipients of a transplanted kidney.

Download (88KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».