Nuclear Magnetic Resonance Metabolomic Profiling and Urine Chemistries in Incident Kidney Stone Formers Compared with Controls

尿 化学 代谢组学 肾结石 代谢物 核磁共振波谱 色谱法 泌尿系统 内科学 生物化学 医学 有机化学
作者
Charat Thongprayoon,Ivan Vučković,Lisa E. Vaughan,Slobodan Macura,Nicholas B. Larson,Matthew R. D’Costa,John C. Lieske,Andrew D. Rule,Aleksandar Đenić
出处
期刊:Journal of The American Society of Nephrology 卷期号:33 (11): 2071-2086 被引量:10
标识
DOI:10.1681/asn.2022040416
摘要

Background: The urine metabolites and chemistries that contribute to kidney stone formation are not fully understood. This study examined differences between the urine metabolic and chemistries profiles of first-time stone formers and controls. Methods: High resolution 1H-nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy-based metabolomic analysis was performed in 24-hour urines from a prospective cohort of 418 first-time symptomatic kidney stone formers and 440 controls. Forty-eight NMR-quantified metabolites in addition to 12 standard urine chemistries were assayed. Analysis of covariance was used to determine the association of stone former status with urine metabolites or chemistries after adjusting for age and sex and correcting for false discovery rate. Gradient boosted machine methods with nested cross-validation were applied to predict stone former status. Results: Among the standard urine chemistries, stone formers had lower urine oxalate and potassium and higher urine calcium, phosphate, and creatinine. Among NMR urine metabolites, stone formers had lower hippuric acid, trigonelline, 2-furoylglycine, imidazole, and citrate, and higher creatine and alanine. A cross-validated model using urine chemistries, age, and sex yielded a mean AUC of 0.760 (95% CI: 0.728 to 0.792). A cross-validated model using urine chemistries, NMR-quantified metabolites, age, and sex did not meaningfully improve the discrimination (mean AUC:0.776 (95% CI: 0.745 to 0.807). In this combined model, among the top 10 discriminating features 4 were urine chemistries and 6 NMR-quantified metabolites. Conclusion: Although NMR-quantified metabolites did not improve discrimination, several urine metabolic profiles were identified that may improve understanding of kidney stone pathogenesis.
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