Prognostic significance of skin autofluorescence in patients undergoing maintenance hemodialysis

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Maintenance hemodialysis remains the most common modality of renal replacement therapy, with a consistently high demand. Despite technological advances in recent decades, this high-cost treatment is still associated with a substantial mortality rate. Currently, numerous parameters linked to poor prognosis have been identified, among which skin autofluorescence represents an accessible method for assessing tissue accumulation of glycation end-products (glycotoxins).

AIM: To determine the prognostic value of skin autofluorescence and its associations with clinical parameters and metabolic disturbances in patients undergoing maintenance hemodialysis.

MATERIALS AND METHODS: A total of 88 patients (47 men) undergoing maintenance hemodialysis were prospectively observed over a mean period of 49 months. The mean age was 58.01±13.79 years. Skin autofluorescence was noninvasively assessed using a specialized reader. All-cause mortality was selected as the primary endpoint.

RESULTS: A significant increase in skin autofluorescence was confirmed in patients receiving maintenance hemodialysis. Skin autofluorescence was found to be determined (R2=46%) by the Charlson comorbidity index, duration of tobacco use (in years), and serum potassium levels. Skin autofluorescence demonstrated statistically significant correlations with parameters of left ventricular hypertrophy and negative correlations with left ventricular ejection fraction. Death occurred in 38 patients, most commonly due to acute cardiovascular failure (23 patients, 61%). Baseline skin autofluorescence level, combined with serum albumin, alkaline phosphatase, and C-reactive protein levels, yielded a prognostic model for all-cause mortality with 72% sensitivity and 84% specificity. A model incorporating skin autofluorescence changes achieved 89% sensitivity, 91% specificity, and 89.9% predictive accuracy.

CONCLUSION: The findings support the use of skin autofluorescence as an integral, independent predictor of all-cause mortality in patients undergoing maintenance hemodialysis. Skin autofluorescence reflects inflammatory and metabolic status, electrolyte imbalances, and cardiovascular remodeling.

About the authors

Darya Yu. Konovalova

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: snowflake0605@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2964-2675
SPIN-code: 2059-9769
Russian Federation, 89 Chapaevskaya st, Samara, 443099

Petr A. Lebedev

Samara State Medical University

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, 89 Chapaevskaya st, Samara, 443099

Andrey A. Loginov

Seredavin Samara Regional Clinical Hospital

Email: loginovaa1970@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-6167-5507

MD

Russian Federation, Samara

Raisa A. Povalyaeva

Seredavin Samara Regional Clinical Hospital

Email: raisa.poval@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0008-9387-508X

MD, Cand. Sci. (Medicine);

Russian Federation, Samara

Dmitriy V. Kornilin

Korolev Samara National Research University

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

Cand. Sci. (Technology), Professor

Russian Federation, Samara

Vladimir N. Grishanov

Korolev Samara National Research University

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

Cand. Sci. (Technology), Assistant Professor

Russian Federation, Samara

Marina V. Komarova

Korolev Samara National Research University

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

Cand. Sci. (Biology), Assistant Professor

Russian Federation, Samara

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 EDN: JESPBM
  2. Tonelli M, Karumanchi SA, Thadhani R. Epidemiology and mechanisms of uremia-related cardiovasculardisease. 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. 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 EDN: KXCZKP
  5. 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
  6. Meerwaldt R, Graaff R, Oomen PH, et al. Simple non-invasive assessment of advanced glycation endproduct accumulation. Diabetologia. 2004;47:1324–1330. doi: 10.1007/s00125-004-1451-2 EDN: FTKNVQ
  7. Davydova NA, Lebedev PA, Ayupov AM, et al. Skin autofluorescence parameter as an adverse prognosis factor in patients with peripheral forms of atherosclerosis. Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2022;18(4):568–575. EDN: JLCCQS
  8. Golubev RV, Papayan GV, Glazunova AA, et al. Examination of skin autofluorescence for the determination of glycation end-products in patients on chronic hemodialysis. Terapevticheskii arkhiv. 2016;88(6):65–72. doi: 10.17116/terarkh201688665-72 EDN: WAIPAJ
  9. Kornilin DV, Grishanov VN, Cherepanov KV. Pulse excitation fluorescence meter for diagnostic purposes. Proc. SPIE, Biophotonics: Photonic Solutions for Better Health Care VI. 2018;10685:1068515. doi: 10.1117/12.2306588 EDN: YBTJXV
  10. Rattanasompattikul M, Feroze U, Molnar MZ, et al. Charlson comorbidity scoreisa strong predictor of mortality inhemodialysis patients. Int Urol Nephrol. 2012;44(6):1813–1823. doi: 10.1007/s11255-011-0085-9
  11. Barge-Caballero E, García-López F, Marzoa-Rivas R, et al. Prognostic Value 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
  12. Lebedev PA, Davydova NA, Paranina EV, Skuratova MA. Skin autofluorescence as an indicator of advanced glycation end-product accumulation in the prognosis of age-related cardiovascular disease: literature review. CardioSomatics. 2023;14(1):37–48. doi: 10.17816/CS225838 EDN: OVLYWI
  13. CalviñoJ, CigarranS, Gonzalez-TabaresL, 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
  14. 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
  15. Viramontes HD, Selby NM, Taal MW. Factors Associated With Change in Skin Autofluorescence, a Measure of Advanced Glycation End Products, in Persons Receiving Dialysis. Kidney Int Rep. 2020;5(5):654–662. doi: 10.1016/j.ekir.2020.02.003 EDN: EQOFPO
  16. 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 EDN: YFDZZK
  17. 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. doi: 10.20960/nh.1266
  18. 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
  19. Hörner DV, 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 EDN: LTLQAN
  20. Kitamura H, Yotsueda R, Hiyamuta H, et al. Serum alkaline phosphatase and infection-related mortality in hemodialysis patients: ten-year outcomes of the Q-cohort study. Clin Exp Nephrol. 2022;26(11):1119–1129. doi: 10.1007/s10157-022-02255-4 EDN: VZIOJZ
  21. Kitamura H, Yamada S, Hiyamuta H, et al. Serum Alkaline Phosphatase Levels and Increased Risk of Brain Hemorrhage in Hemodialysis Patients: The Q-Cohort Study. J Atheroscler Thromb. 2022;29(6):923–936. doi: 10.5551/jat.62885
  22. Alves FC, Sun J, Qureshi AR, et al. The higher mortality associated with low serum albumin is dependent on systemic inflammation in end-stage kidney disease. PLoS One. 2018;13(1):e0190410. doi: 10.1371/journal.pone.0190410

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 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».