4. Lupus Eritematosus Sistemik.docx

TNF-α dan Albumin Plasma sebagai Biomarker Aktivitas Penyakit Lupus Eritematosus Sistemik

Abstrak Tujuan Kriteria/indeks komposit saat ini digunakan untuk mendiagnosis dan memantau pasien dengan lupus eritematosus sistemik (SLE/systemic lupus erythematosus). Biomarker untuk mendiagnosis SLE akan sangat membantu dalam praktik klinis. Oleh karena itu kami mengevaluasi sejumlah besar panel sitokin dan tes laboratorium dasar dan menyelidiki kinerjanya sebagai diskriminator versus kontrol dan sebagai penanda aktivitas penyakit (DA/disease activity). Metode Kami memeriksa 437 pasien SLE, yang memenuhi kriteria American College of Rheumatology-82, dan 322 kontrol yang cocok. DA dinilai menurut SLE DA Index 2000 (SLEDAI-2K) dan SLE Activity Measure (SLAM). British Isles Lupus Activity Group (BILAG) digunakan untuk menilai DA ginjal. Selain itu, 132 pasien menilai diri sendiri dengan Global Disease Activity (PtGDA). Uji mesoscale discovery sitokin 30-plex dan kimia darah rutin dilakukan pada EDTA-plasma puasa. Hasil Dari 26 biomarker yang diuji, kami mengidentifikasi TNF-α sebagai pembeda superior antara pasien dengan SLE dan kontrol (median = 4,5 pg/mL, IQR = 3,1–6,2 vs median = 2,3 pg/mL, IQR = 2,0–2,8). Korelasi terkuat dengan SLEDAI2K dan SLAM diperoleh dengan TNF-α (Spearman rho (ρ) masing-masing 0,32 dan ρ = 0,34), sebagian didorong oleh subkelompok nefritis, dan dengan p-albumin (masing-masing ρ = −0,33 dan ρ = -0,31). Palbumin menurun dan TNF-α meningkat pada pasien dengan keterlibatan ginjal (ginjal BILAG A/B vs C/D/E masing-masing, p = 4 × 10-16 dan p = 6 × 10-9). IP-10 meningkat pada pasien dengan keterlibatan sendi (item SLAM 24≥2vs ≤1, p = 0,0005) tetapi tidak berbeda ketika membandingkan pasien dengan keterlibatan ginjal aktif/tidak aktif. Korelasi paling kuat dengan PtGDA diamati dengan p-albumin (ρ = −0.42), IL-6 (ρ = 0.30) dan TNF-α (ρ = 0.29). Simpulan TNF-α dan p-albumin baik dilakukan sebagai pembeda antara pasien dengan SLE dan kontrol dan sebagai proksi untuk DA menurut penilaian rheumatologist dan pasien. Secara khusus, DA ginjal tercermin dengan baik oleh TNF-α. Kami mengusulkan bahwa TNF-α dan p-albumin perlu diselidiki lebih lanjut sebagai biomarker yang berguna secara klinis di SLE.

Kami juga mengamati bahwa pola sitokin teraktivasi bervariasi sesuai dengan keterlibatan organ. Pendahuluan Systemic lupus erythematosus (SLE/Lupus Eritematosus Sistemik) adalah penyakit autoimun yang mungkin melibatkan banyak sistem organ. Heterogenitas manifestasi penyakit dan kurangnya biomarker untuk mendiagnosis dan memantau aktivitas penyakit (DA) di SLE menimbulkan kesulitan dalam praktik klinis sehari-hari dan merupakan hambatan besar untuk desain uji klinis. Selama bertahun-tahun, beberapa indeks berbeda yang mengukur DA terkaitSLE telah dikembangkan dan divalidasi,1 termasuk SLE Disease Activity Index (SLEDAI/Indeks aktivitas penyakit SLE),2 sedikit dimodifikasi 2000 (SLEDAI-2K),3 Systemic Lupus Activity Measure (SLAM/Pengukuran aktivitas SLE),4 European Consensus Lupus Activity Measurement (ECLAM/Pengukuran Aktivitas Konsensus Lupus Eropa)5 dan indeks British Isles Lupus Assessment Group (BILAG).6 Indeks ini memakan waktu dan sumber daya dan bergantung pada penilaian subyektif dokter tentang DA dan juga banyak memasukkan hasil laboratorium. Beberapa menilai tingkat keterlibatan organ (SLAM, BILAG) atau menilai perubahan dibandingkan kunjungan sebelumnya (BILAG, ECLAM). SLEDAI-2K tidak sensitif terhadap perubahan karena bergantung pada ada/tidak adanya gejala klinis atau hasil laboratorium. Perspektif pasien dapat menambahkan pandangan komplementer dari DA, misalnya, seperti yang dimasukkan dalam Systemic Lupus Activity Questionnaire (SLAQ/Kuesioner aktivitas lupus sistemik),7 tetapi tidak termasuk dalam indeks yang umum digunakan. Indeks DA yang tersedia menggabungkan berbagai pengukuran laboratorium tetapi tidak satupun dari mereka menggunakan pengukuran peradangan sistemik yang lebih baru seperti sitokin/kemokin yang diketahui terlibat dalam SLE.8 Studi sebelumnya telah menyelidiki kinerja sitokin/kemokin sebagai biomarker DA9 dan melaporkan baik hubungan positif10 maupun hubungan yang kurang.11

12

Mayoritas dari penelitian ini dilakukan pada

jumlah pasien yang terbatas dan kumpulan biomarker yang lebih kecil, dan temuan yang dilaporkan biasanya tidak divalidasi lebih lanjut atau diterapkan dalam praktik klinis. Dengan demikian, kami secara bersamaan mengevaluasi kinerja satu set besar sitokin bersama-sama dengan tes laboratorium rutin yang biasa digunakan dalam kohort pasien yang besar dan berkarakter baik dengan SLE dan kontrol populasi yang cocok. Tujuan keseluruhan kami adalah untuk mengakomodasi kebutuhan klinis yang belum terpenuhi dari biomarker

baru, sederhana dan lebih sensitif untuk mendiagnosis SLE dan memantau DA. Kami secara khusus membahas tiga situasi berikut: (1) diskriminasi pasien dengan SLE dari kontrol, (2) identifikasi biomarker DA yang berkinerja baik dibandingkan dengan SLAM, SLEDAI-2K dan penilaian pasien terhadap Global Disease Activity (PtGDA) dan (3) biomarker yang dapat digunakan untuk mengevaluasi DA dalam sistem organ tertentu. Bahan dan metode Pasien dan kontrol Kami menyertakan pasien berturut-turut dengan SLE dari klinik Rheumatology di Rumah Sakit Universitas Karolinska dan Rumah Sakit Danderyd di Stockholm, selama periode inklusi Januari 2004 dan September 2013. Semua pasien berusia > 18 tahun dan memenuhi kriteria klasifikasi American College of Rheumatology 1982 yang direvisi13 untuk SLE (n = 437). Ini adalah studi cross-sectional dan sebagian besar kunjungan inklusi menggantikan kunjungan rawat jalan biasa dan dalam beberapa kasus, pasien dilibatkan saat kontrol di rumah sakit untuk flare yang lebih parah. Kami mengidentifikasi dan secara individu mencocokkan kontrol dalam pencatatan populasi nasional, yaitu usia (± 1 tahun), jenis kelamin dan daerah tempat tinggal untuk 322 pasien pertama dengan SLE. Diagnosis SLE adalah satu-satunya kriteria eksklusi di antara kontrol. Kami mengizinkan penyakit lain, misalnya, rheumatoid arthritis, untuk mendapatkan sampel populasi yang representatif tanpa SLE. Kontrol diselidiki sesuai dengan protokol terstruktur yang sama dengan pasien dengan SLE termasuk wawancara, penyelidikan medis, review file medis dan kuesioner. Individu dengan infeksi serius pada saat pengambilan darah dikeluarkan dari studi. Sampel darah diambil setelah puasa semalaman. Semua pemeriksaan laboratorium dilakukan pada pasien dan kontrol, baik pada sampel segar atau setelah penyimpanan pada suhu -70 ° C (sitokin). Semua peserta memberikan persetujuan tertulis untuk berpartisipasi. Peserta menjalani wawancara terstruktur dan pemeriksaan fisik oleh ahli reumatologi. Riwayat dan karakteristik SLE dan manifestasi terkait, pengobatan saat ini dan sebelumnya diperoleh melalui wawancara dan catatan medis. SLE DA ditentukan dengan SLAM4 dan SLEDAI-2K.2 Subkelompok pasien (n = 132) juga menjawab pertanyaan tentang skala peringkat numerik pasien untuk aktivitas penyakit global (PtGDA), skala 0-10, dari kuesioner SLAQ.7

14

Kami secara khusus mengevaluasi keterlibatan ginjal dengan British Isles Lupus

Activity Group (BILAG) .6 Keterlibatan ginjal aktif ditentukan oleh skor BILAG ginjal A atau B, dan penyakit ginjal yang tidak aktif / tidak didefinisikan sebagai skor BILAG ginjal C, D

atau E Kami menggunakan SLAM untuk mengukur keterlibatan sendi dan kulit/mukosa, karena SLAM berbeda dengan SLEDAI, yang merupakan pengukuran bertingkat, yang kami yakini menangkap keterlibatan sendi dan kulit yang aktif lebih baik daripada SLEDAI. Keterlibatan sendi aktif didefinisikan sebagai SLAM item 24 > 1, yaitu, setidaknya satu artritis objektif. Manifestasi kulit / mukosa aktif dianggap ada jika jumlah SLAM item 4 dan 6 adalah > 0. Pengukuran laboratorium dasar Faktor komplemen C3 dan C4 dianalisis dalam plasma EDTA pada Modular analyzer (Roche). Protein kreatif sensitivitas tinggi (CRP/creative protein) dan plasma (p) -albumin diukur dalam plasma heparin dengan Sistem BN ProSpec (Dade Behring, Deerfield, Illinois, USA). Tingkat sedimentasi eritrosit (ESR/erythrocyte sedimentation rate) ditentukan dalam sitrateplasma dengan metode Westergren. Tingkat anti-dsDNA diukur dengan teknologi manik multiplexing (Luminex) menggunakan sistem BioPlex 2200 (Bio-Rad, Hercules, California, USA). Tes laboratorium dalam rutin klinis, misalnya, rasio urin(u)-albumin/kreatinin, dilakukan di SWEDAC (http://www.swedac.se) terakreditasi Laboratorium Kimia Klinis Laboratorium di Rumah Sakit Universitas Karolinska. Mesoscale Discovery (MSD) analisis multipleks sitokin Sampel EDTA-plasma dianalisis menggunakan MSD V-PLEX Human Cytokine 30plex kit (K15054D; Mesoscale Discovery, Gaithersburg, Maryland, USA) sesuai dengan instruksi pabrik. Singkatnya, sampel plasma dicairkan pada suhu kamar dan tepat sebelum analisis diencerkan, dua kali untuk sitokin proinflamasi dan empat kali untuk analisis kemokin, dalam sampel pengencer. Sampel yang diencerkan diinkubasi pada pelat MSD selama 2 jam pada suhu kamar sambil dikocok. Plat dicuci dan diinkubasi dalam 2 jam tambahan dengan antibodi deteksi. Setelah dicuci, 2 × Baca buffer T ditambahkan ke setiap uji dan pelat dianalisis dalam Imager Sektor 6000. Batas bawah kuantifikasi (LLOQ/Lower limit of quantification) ditentukan untuk setiap pelat uji berdasarkan pada titik standar terendah dengan koefisien variasi < 25% dan akurasi (konsentrasi yang dihitung kembali) 80% –120%. Statistik Pasien dan kontrol dibandingkan dengan menggunakan uji Mann Whitney U atau χ² tergantung pada distribusi. Untuk menentukan korelasi antara SLAM / SLEDAI-2K / PtGDA dan variabel yang diteliti, kami menghitung koefisien korelasi peringkat Spearman (ρ). Gambar

3 didasarkan pada data log-transformed dari TNF-α untuk mencapai distribusi normal. Perhitungan dilakukan menggunakan perangkat lunak JMP (SAS, Cary, North Carolina, USA), Excel (Microsoft Office 2010) atau Prism (Perangkat Lunak GraphPad, V.4). P dua sisi <0,05 dianggap signifikan secara statistik. Koreksi Bonferroni untuk beberapa perbandingan diterapkan ketika ditunjukkan. Hasil Pasien dengan SLE versus kontrol Kami mempelajari 437 pasien SLE dan 322 populasi kontrol dan demografi dan karakteristik klinis dasar pasien dan kontrol disajikan pada tabel 1. Kami melakukan skrining multiplex dari 30 sitokin dan sitokin yang terdeteksi di atas LLOQ di lebih dari 25% dari pasien dengan SLE atau sampel kontrol dimasukkan (n = 20) untuk analisis lebih lanjut (tabel tambahan online S1). Sembilan belas dari 20 sitokin meningkat secara signifikan (Bonferroni dikoreksi p <0,05) pada SLE dibandingkan dengan kontrol (tabel 2, gambar 1). Selain itu, enam pengukuran laboratorium klinis standar (ESR, C4, C3, p-albumin, hsCRP dan anti-dsDNA) dipelajari dengan membandingkan SLE dan kontrol (tabel 2, gambar 1). TNF-α menunjukkan nilai p terendah dibandingkan SLE dan kontrol (gambar 1) dan ketika mengeksklusi pasien yang pernah didiagnosis dengan nefritis (41%), TNF-α masih menunjukkan nilai p terendah (p = 3,4 × 10-44). Kurva karakteristik operasi penerima diperoleh pada area di bawah kurva 0,86 (95% CI 0,83-0,89) untuk diskriminasi pasien dengan SLE versus kontrol (gambar 2). Tabel 1. Karakteristik Kohort Kontrol*

SLE*

(n=322)

(n=437)

Data demografis Usia (tahun)

48,2 (35,4–58,6)

47,2 (34,3–58,0)

Jenis Kelamin

92%

92%

24,4; n=253 (22,1–27,7)

24,0; n=424 (21,4–27,2)

Durasi penyakit (tahun)

NR

10,6 (2,8–20,9)

Kriteria SLE †

NR

6 (5–7)

SLAM

NR

6 (4–10)

(perempuan) BMI Data klinis

SLEDAI-2K

NR

4 (0–7)

SLICC48

NR

1 (0–2)

Ginjal BILAG

NR

A/B: n=42 C/D/E: n=363

PtGDA (n=132)

NR

3 (1–7)

Demam Nefritis ‡

NR

41%

Fibromyalgia: n=3

Fibromyalgia: n=3

Psoriasis: n=3

Psoriasis: n=8

Artritis psoriatik: n=2

Rheumatoid arthritis: n=4

Methotrexate

NR

5%

Hidroksiklrokuin **

NR

38%

Azathioprine

NR

17%

Mycophenolate mofetil

NR

12%

Prednisolon ††

NR

39% dengan dosis pred. = 0 mg

Penyakit kronis lainnya §

Pengobatan ¶

25% dengan dosis pred. > 7.5 mg * Median (kuantil 25% - kuantil 75%). † Kriteria klasifikasi American College of Rheumatology (ACR). ‡ Nefritis sesuai dengan kriteria ACR. § Penyakit kronis menurut data yang dilaporkan sendiri oleh peserta. ¶ Persen pasien yang sedang menjalani pengobatan. Tidak ada pasien yang menggunakan terapi anti TNF. ** Rendahnya penggunaan hydroxychloroquine dalam kohort ini adalah karena masuknya pasien mulai tahun 2004, yaitu, pada saat efek menguntungkan dari hydroxychloroquine tidak terbentuk. †† Dosis prednisolon aktivitas penyakit rendah (LLDAS/Low disease activity) diatur ke > 7.5

mg seperti yang disarankan oleh Franklyn et al.49 BILAG, Kelompok Penilai Lupus Kepulauan Inggris, Indeks ginjal; BMI (Body Mass Index), indeks massa tubuh; NR (Not reported), tidak dilaporkan; PtGDA, Pasien Global Disease Activity; SLAM, Ukuran Kegiatan SLE; SLE, lupus eritematosus sistemik; SLEDAI-2K, Indeks Aktivitas Penyakit SLE; SLICC, Klinik Kolaborasi Internasional Lupus Sistemik.

Korelasi dengan aktivitas penyakit Korelasi antara biomarker potensial (sitokin dan pengukuran laboratorium standar) dan indeks DA (SLAM, SLEDAI-2K dan PtGDA) dilaporkan pada tabel 2. P-albumin dan TNF-α berkorelasi dengan ketiga pengukuran DA oleh ρ≥ | 0,3 | dan satu sama lain dengan ρ = 0,40. Hubungan TNF-α dan p-albumin dengan kuartil SLEDAI-2K, SLAM dan PtGDA masingmasing ditunjukkan pada gambar 3 (TNF-α) dan angka tambahan online S1 (p-albumin). Korelasi yang sedikit lebih lemah terhadap ketiga pengukuran DA diamati untuk IL-6 dan MCP-1 (ρ≥0.20). Selain itu, ESR, IL-15 dan MIP-1α berkorelasi dengan SLAM dan SLEDAI2K (ρ≥ | 0,25 |) tetapi tidak dengan PtGDA. Secara keseluruhan, korelasi yang diamati paling kuat adalah antara p-albumin dan PtGDA (ρ = −0,42, p <0,0001) (tabel 2). Tabel 2. Potensi biomarker yang selidiki dan korelasinya dengan aktivitas penyakit Konsentrasi*

Nilai P†

Korelasi Spearman‡

Kontrol

SLE

Kontrol

SLAM4

SLEDAI-

PtGDA§

(n=322)

(n=437)

vs SLE

(n=437)

2K2

(n=132)

(n=437) Sitokin¶ INF-γ

6.1

11.7

(4.6–9.9)

(7.0–

<0,001

0.08

0.14

0.07

(p=0.08)

(p=0.005)

(p=0.4)

0.16

0.16

0.23

(p<0.01)

(p<0.01)

(p<0.01)

0.28

0.28

0.19

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.03)

0.07

0.04

0.14

(p=0.14)

(p=0.4)

(p=0.1)

0.23

0.23

0.28

(p<0.01)

(p<0.01)

(p<0.01)

20.2) IL-8

IL-15

Eotaxin

MCP-1

3.0

4.9

(2.2–4.0)

(3.1–8.7)

2.1

2.9

(1.8–2.4)

(2.3–4.1)

88.4

133.5

(70.1–

(97.6–

113.8)

186.0)

69.0

109.5

(55.0–

(83.0–

85.0)

152.5)

<0,001

<0,001

<0,001

<0.001

MDC

MIP-1β

IL-10

IL-6

TNF-α

IL-12/IL-23p40

IL-16

IL-1α

−0.10

−0.17

−0.16

(p=0.04)

(p<0.01)

(p=0.06)

0.18

0.20

0.20

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.02)

0.20

0.27

0.18

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.04)

0.23

0.24

0.30

(p<0.01)

(p<0.01)

(p<0.01))

0.34

0.32

0.29

(p<0.01)

(p<0.01)

(p<0.01)

0.07

0.08

−0.05

(p=0.12)

(p=0.11)

(p=0.6)

0.14

0.19

0.13

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.2)

6.3 (3.2– 0,6

0.05

0.19

−0.06

12.8)

(p=0.4)

(p<0.01)

(p=0.5)

0.11

0.16

0.10

(p=0.03)

(p<0.01)

(p=0.2)

0.11

0.23

0.16

(p=0.03)

(p<0.01)

(p=0.07

0.02

0.08

−0.01

(p=0.8)

(p=0.3)

(p=0.9)

0.19

0.23

0.27

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.002)

939.0

844.0

(764.3–

(640.3–

1109)

1120)

43.8

72.7

(33.4–

(50.8–

56.4)

108.1)

0.3

0.8

(0.2–0.4)

(0.5–1.5)

0.6

1.2

(0.5–0.9)

(0.7–2.2)

2.3

4.5

(2.0–2.8)

(3.1–6.2)

131.0

181.0

(99.5–

(123.0–

179.0)

286.0)

182.0

214.0

(147.0–

(152.0–

225.0)

287.0)

6.4 (3.4–

0,002

<0,001

<0,001

<0,001

<0,001

<0,001

<0,001

11.7) IL-7

VEGF

Eotaxin-3

IP-10

3.7

5.0

(2.5–5.5)

(3.2–8.7)

56.7

77.1

(40.9–

(47.7–

81.6)

123.5)

20.8

24.4

(14.9–

(19.3–

25.7)

35.1)

352.0

725.0

(258.8–

(446.0–

479.0)

1309)

<0,001

<0,001

0,0008

<0,001

MCP-4

MIP-1α

TARC

56.0

78.0

<0,001

(41.0–

(53.8–

80.8)

124.0)

12.0

21.5

(8.8–

(17.3–

17.6)

28.6)

54.4

85.3

(37.4–

(51.9–

84.8)

150.3)

<0,0001

<0,001

−0.01

−0.03

0.04

(p=0.8)

(p=0.6)

(p=0.6)

0.27

0.26

0.10

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.3)

0.03

0.04

0.04

(p=0.5)

(p=0.4)

(p=0.6)

0.48

0.28

0.18

(p<0.01)

(p<0.01)

(p=0.04)

−0.12

−0.36

−0.10

(p=0.01)

(p<0.01)

(p=0.3)

−0.10

−0.31

−0.02

(p<0.05)

(p<0.01)

(p=0.8)

−0.31

−0.33

−0.42

(p<0.01)

(p<0.01)

(p<0.01)

0.21

0.16

0.25

(p<0.01)

(p<0.01)

(p<0.01)

0.21

0.47

0.19

(p<0.01)

(p<0.01)

(P=0.03)

0.22

0.30

0.12

(p<0.001)

(p<0.001)

(p=0.2)

Pengukuran laboratorium klinis standar ESR

C4

8.5

19

<0,0001

(5-13)

(11-34)

0.21

0.15

(0.17–

(0.1–0.2)

<0,0001

0.25) C3

P-albumin

hsCRP

Anti-dsDNA

1.04

0.88

(0.9–1.2)

(0.7–1.0)

42

(41- 39

<0,0001

(36- <0,0001

44)

41)

0.93

1.7

(0.4–2.1)

(0.7–5.3)

4

5

(4.0–4.0)

(4.0–

<0,0001

<0,0001

19.5) U-

0.45

albumin/kreatinin (0.32– 0.76)

1.11 (0.52–

<0,0001

5.48)

Konsentrasi biomarker potensial yang diselidiki dan u-albumin/kreatinin pada pasien dengan SLE dan kontrol, nilai p mereka dibandingkan dengan SLE dan kontrol dan korelasinya dengan tiga pengukuran aktivitas penyakit yang berbeda dilaporkan. Biomarker dengan korelasi (ρ) ≥ | 0,25 | untuk ketiga pengukuran aktivitas penyakit disorot dalam huruf tebal. Angka miring menunjukkan biomarker yang termasuk dalam indeks masing-masing.

* Median (kuantil 25% - kuantil 75%). Konsentrasi sitokin dilaporkan dalam pg/mL. Pengukuran laboratorium klinis standar dilaporkan sebagai ESR dalam mm/jam, Faktor komplemen C4 dalam g/L, Faktor komplemen C3 dalam g/L, albumin plasma (p-albumin) dalam g/L, sensitivitas tinggi (hs) CRP dalam mg/L, antids unit DNA dan rasio albumin/kreatinin urin (u) dalam mg/mmol. † Tes Mann Whitney U. Tidak dikompensasi untuk beberapa pengujian (variabel: n = 26). ‡ Korelasi Spearman rho (nilai p). Spearman ρ > 0,25 disorot dengan huruf tebal. Spearman's ρ = | 0,20-0,39 | dianggap sebagai korelasi minggu dan ρ = 0,40-0,59 sebagai korelasi sedang. § PtGDA, Pasien Aktivitas Penyakit Global sebagaimana ditentukan oleh SLAQ.7 ¶ Jumlah nilai yang hilang dilaporkan dalam tabel tambahan online S1 (semua sitokin kecuali IL-10, IL-6, Eotaxin-3 dan MIP-1α terdeteksi pada lebih dari 90% kasus). Data di bawah LLOQ diperlakukan sebagai nilai yang hilang. ESR, laju sedimentasi eritrosit; LLOQ, batas bawah kuantifikasi; SLAM, Ukuran Kegiatan SLE; SLAQ, Kuesioner Aktivitas Lupus Sistemik; SLE, lupus eritematosus sistemik; SLEDAI2K, Indeks Aktivitas Penyakit SLE; VEGF, Faktor pertumbuhan pembuluh darah endotel.

Untuk SLAM, korelasi yang paling kuat diamati dengan ESR (ρ = 0,48, p <0,0001), dan ini diharapkan karena ESR adalah bagian dari SLAM. Korelasi terkuat kedua dengan SLAM (ρ = |0,3|) diamati untuk TNF-α, p-albumin, IL-15 dan MIP-1α. Ketika kami mengecualikan semua pasien yang pernah didiagnosis dengan nefritis (tabel tambahan online S2), korelasi untuk SLAM vs TNF-α, p-albumin, IL-15 dan MIP-1α sedikit lebih rendah (ρ = | 0,2 |). Dua item yang termasuk dalam SLEDAI-2K, anti-dsDNA (ρ = 0.47) dan C4 (ρ = −0.36), berkorelasi, seperti yang diharapkan, dengan total skor SLEDAI-2K. Korelasi terkuat kedua dengan SLEDAI-2K diperoleh pada p-albumin, TNF-α, C3, IL-15, ESR, IL-10 dan MIP-1α (ρ = 0,3). Jika hanya pasien dengan non-nefritis yang dipertimbangkan (tabel tambahan S2 online), korelasi antara p albumin dan SLAM tetap tetapi melemah, sementara SLEDAI-2K kehilangan signifikansi. Korelasi antara SLEDAI-2K dan IL-10 tetap dengan kekuatan yang sama. Untuk PtGDA, korelasi terkuat diperoleh untuk p-albumin (ρ = −0,42) diikuti oleh IL-6, TNF-α, MCP-1, IP-10 dan hsCRP (ρ = 0,3). Termasuk hanya pasien tanpa nefritis (tabel tambahan online S2), korelasi dengan PtGDA tetap dengan kekuatan yang sama untuk p albumin (ρ = −0,36), IL-6 (ρ = 0,38), MCP-1 (ρ = 0,27), IP- 10 (ρ = 0.26) dan hsCRP (ρ =

0.29), sementara itu menurun untuk TNF-α (ρ = 0.14). Korelasi antara ketiga pengukuran DA yang diselidiki semuanya moderat: SLEDAI-2K vs SLAM dengan ρ = 0,56, SLEDAI-2K vs PtGDA dengan ρ = 0,44 dan SLAM vs PtGDA dengan ρ = 0,58. Ukuran organ spesifik aktivitas penyakit Kami menyelidiki apakah DA dalam sistem organ spesifik dikaitkan dengan biomarker potensial kami. Membandingkan pasien dengan keterlibatan ginjal aktif untuk pasien dengan keterlibatan ginjal tidak aktif atau tanpa keterlibatan ginjal, p-albumin dan TNF-α menunjukkan hubungan tertinggi (tabel 3). Selain itu, IL-16, anti-dsDNA dan IL-10 meningkat pada nefritis aktif (Bonferroni-dikoreksi p <0,05). Ukuran lain dari DA ginjal adalah rasio albumin/kreatinin urin (u-) dan seperti yang diharapkan terkait dengan keterlibatan ginjal aktif (tabel 3). Rasio ini terutama relevan untuk diukur pada pasien dengan nefritis, karena pasien dengan non-nefritis tidak mengeluarkan albumin dalam urin. Rasio u albumin/kreatinin ditemukan berkorelasi dengan SLAM (ρ = 0,22) dan SLEDAI-2K ρ = 0,30) tetapi tidak dengan PtGDA (ρ = 0,12, p = 0,2) (tabel 2) dan pada subkelompok non-nefritis, korelasi dengan SLEDAI-2K tidak signifikan (tabel tambahan online S2). Tingkat P-albumin dan TNF-α berkorelasi dengan u-albumin/kreatinin (masing-masing ρ = −0,39 dan ρ = 0,28). Pada pasien dengan keterlibatan sendi/radang sendi aktif, IP-10, IL-1α, IL-6, TNF-α dan ESR meningkat secara signifikan (Bonferroni-koreksi p <0,05) dibandingkan dengan pasien tanpa radang sendi aktif. IP-10 dikaitkan dengan keterlibatan kulit/mukosa tetapi perbedaannya tidak tetap signifikan setelah koreksi Bonferroni. Tabel 3. Perbandingan antara penyakit aktif dan inaktif di sistem organ berbeda Sendi†

Ginjal*

Kulit/mukosa‡

Inaktif

Aktif

Nilai

Inaktif

Aktif

Nilai

Inaktif

Aktif

Nilai

(n=363)

(n=42)

p§

(n=356)

(n=74)

p§

(n=317)

(n=109)

p§

BILAG

BILAG

SLAM

SLAM

SLAM4

SLAM

= C/D/E

= A/B

24≥2

24≥2

+6=0

4+6≥1

11.5

18.5

11.5

12.3

10.9

13.0

(6.9–

(7.4–

(6.8–

(7.6–

(6.7–

(7.2–

19.3)

44.0)

19.5)

28.2)

19.6)

19.7)

4.9

5.6

4.8 (3.0– 8.4)

5.2

4.8

5.0

Sitokin¶ INF-γ

IL-8

0.03

0.2

0.2

0.2

0.09

0.3

(3.1–

(3.2–

(3.4–

(3.0–

(3.3–

8.4)

13.6)

10.1)

8.2)

9.8)

2.9

4.2

0.00

2.9

3.0

2.9

3.1

(2.3–

(2.6–

07

(2.3–

(2.4–

(2.3–

(2.4–

3.8)

5.7)

4.1)

4.0)

4.1)

3.9)

Eota-

132.6

144.1

129.2

131.8

134.8

xin

(96.6–

(91.6–

133.5 (96.7– 185.9)

(98.1–

(99.7–

(94.8–

188.5)

183.7)

182.2)

185.7)

188.4)

MCP-

105.2

137.5

0.00

106.7

119.2

108.8

111.0

1

(82.2–

(96.2–

7

(83.1–

(83.1–

(83.4–

(81.1–

148.8)

200.3)

148.2)

172.0)

150.1)

183.4)

880.9

677.0

814.4

838.5

886.7

(670.3–

(507.6–

843.9 (647.2– 1117.3)

(584.1–

(623.0–

(662.8–

1136.0)

969.0)

1135.0)

1111.4)

1173.5)

MIP-

68.9

94.6

73.8

67.0

1β

(50.6–

(54.7–

(54.4–

(50.4–

(51.2–

102.8)

122.9)

125.0)

109.7)

106.8)

0.78

1.07

0.85

0.81

(0.50–

(0.83–

(0.64–

(0.51–

(0.52–

1.38)

3.38)

1.93)

1.42)

1.78)

1.09

1.96

(0.64–

(1.08–

1.95)

4.00)

4.2

6.5

(3.0–

(5.5–

5.8)

10.9)

172.0

214.6

IL-15

MDC

IL-10

IL-6

TNFα

IL-

12/IL- (120.4–

(145.0–

23p40

405.5)

279.0)

0.6

0.00 2

0.05

0.00 2

0.00 04

69.7 (50.5– 105.6) 0.79 (0.49– 1.40) 1.10 (0.66– 2.01)

79.3

1.04

0.6

0.9

0.2

0.5

0.1

0.04

1.49

0.00

1.10

1.34

(0.82–

6

(0.67–

(0.68–

2.07

2.29)

3.30) 6.4× 10–9

4.4 (3.1– 5.9)

5.6

0.00

4.4

4.6

(3.5–

6

(3.1–

(3.1–

6.1)

6.4)

180.4

185.9

(112.8–

(127.7–

(111.4–

369.5)

284.9)

294.9)

7.9) 0.01

178.9 (122.9– 279.3)

196.7

0.2

0.5

0.7

0.6

0.3

0.6

0.6

0.4

0.4

0.7

IL-16

194.8

308.7

1.7×

208.6

235.7

(145.4–

(228.2–

10–7

(149.3–

259.6)

413.6)

6.1

8.4

(3.1–

(4.5–

12.2)

21.7)

5.0

6.8

(3.1–

(4.4–

8.5)

9.2)

VEGF 74.8

86.1

IL-1α

IL-7

0.04

0.04

216.6

186.0

(154.5–

(156.1–

(137.9–

275.3)

366.7)

292.4)

269.4)

5.6 (3.2– 12.4)

9.0

0.00

6.4

5.3

(3.9–

5

(3.3–

(3.1–

14.4)

11.8)

5.0

5.0

(3.2–

(3.0–

(3.2–

8.1)

8.7)

8.4)

18.9) 0.16

0.27

5.0 (3.0– 8.8)

5.1

73.2

91.4

0.04

74.1

81.6

6

(47.9–

(45.5–

112.9)

155.4)

24.2

25.0

(47.8–

(46.2–

(47.1–

(55.4–

119.7)

146.1)

118.0)

157.4)

24.4

24.7

Eotaxi 24.4

31.2

n-3

(19.3–

(19.0–

(19.4–

(19.1–

(19.4–

(18.9–

34.2)

35.4)

34.9)

34.6)

35.6)

34.6)

739.6

1205.3

700.8

940.0

0.00

705.2

855.7

(458.8–

(393.5–

(426.5–

(605.3–

05

(416.1–

(529.2–

1459.5)

2428.9)

1311.3)

2566.7)

1370.6)

2123.0)

MCP-

79.8

70.4

76.5

79.9

75.4

79.0

4

(54.4–

(48.3–

(53.2–

(53.8–

(53.6–

(51.9–

129.3)

95.3)

122.4)

126.2)

119.3)

129.0)

MIP-

20.3

29.5

0.00

21.0

23.9

21.8

21.4

1α

(17.0–

(21.4–

09

(17.1–

(17.8–

(17.3–

(17.2–

26.9)

37.4)

27.2)

32.0)

30.8)

24.9)

TAR

87.0

74.0

86.7

82.3

78.0

C

(53.3–

(41.0–

(51.3–

(55.9–

(51.2–

96.1 (54.4– 160.1)

151.0)

132.1)

153.0)

131.6)

138.7)

IP-10

0.8

0.7

0.4

0.04

0.2

0.9

0.4

0.08

0.9

0.03

0.5

0.7

0.5

1.0

0.003

0.8

0.2

0.1

Pengukuran laboratorium klinis standar ¶ ESR

18 (10– 30 (14– 0.00

18 (10– 29

0.00

18 (10– 22 (13– 0.08

32)

32)

6

33)

67)

01

(13.2– 38.8)

39)

C4

C3

0.15

0.13

(0.11–

0.05

0.15

0.13

(0.06–

(0.11–

0.20)

0.18)

0.89

0.74

(0.74–

(0.55–

1.05)

0.87)

0.02

0.6

0.15

0.15

(0.07–

(0.10–

(0.10–

0.20)

0.18)

0.20)

0.19)

0.00

0.88

0.82

0.88

0.87

05

(0.72–

(0.62–

(0.71–

(0.74–

1.05)

1.04)

1.04)

1.05)

0.1

P-

39 (37– 31 (26– 4.2×

39 (36– 38 (34– 0.08

albu-

42)

31)

10–16 42)

41)

hsCR

1.5

2.2

0.01

1.6

2.9

P

(0.6–

(1.1–

(0.6–

(0.8–

4.7)

8.9)

4.9)

7.4)

0.8

39 (36– 39 (35– 0.3 42)

41)

0.04

1.6

1.7

7

(0.6–

(0.8–

4.9)

6.2)

min

Anti-

4

(4– 22 (5– 2.2×

5

(4– 7

dsDN

16)

89)

10–6

17)

49)

U-

0.8

75.4

1.0×

1.0

1.5

album

(0.5–

(46.6–

10–23 (0.5–5)

in/kre

2.3)

834.9)

(4– 0.02

5

(4– 5

0.3

(4– 0.6

18)

26)

1.1

1.1

(0.7–

(0.5–

(0.5–

12.2)

6.7)

4.9)

A 0.2

0.5

atinin * Ginjal BILAG A / B sebagai ukuran keterlibatan ginjal (aktif, n = 42) vs ginjal BILAG = C / D / E sebagai ukuran pasien tanpa keterlibatan ginjal aktif (n = 363). † Pasien dengan SLAM item 24>1 (n = 74) didefinisikan sebagai pasien dengan keterlibatan sendi (aktif) dan pasien dengan SLAM item 24≤1 (n = 356) didefinisikan sebagai pasien dengan keterlibatan sendi yang tidak aktif. ‡ Keterlibatan kulit/mukosa jika SLAM 4 + SLAM 6> 0 (aktif, n = 109). Tidak ada keterlibatan

kulit/mukosa jika SLAM 4 + 6 = 1 (n = 317). § Nilai P (Uji U Mann-Whitney) dilaporkan dan disorot dengan huruf tebal jika signifikan setelah koreksi Bonferroni untuk pengujian berganda. ¶ Median (kuantil 25% – kuantil 75%). Konsentrasi sitokin dilaporkan dalam pg/mL.

Pengukuran laboratorium klinis standar dilaporkan sebagai ESR dalam mm/jam, Faktor komplemen C4 dalam g/L, Faktor komplemen C3 dalam g/L, albumin plasma (p-albumin) dalam g/L, sensitivitas tinggi (hs) CRP dalam mg/L, unit antidsDNA dan rasio

albumin/kreatinin urin (u) dalam mg/mmol. BILAG, Kelompok Penilai Lupus Kepulauan Inggris, Indeks ginjal; ESR, laju sedimentasi eritrosit; SLAM, Ukuran Kegiatan SLE; SLE, lupus eritematosus sistemik.

Pasien dengan aktivitas penyakit versus pasien dengan penyakit tidak aktif dan kontrol Kami mendefinisikan SLE tidak aktif sebagai SLEDAI-2K = 0 (n = 115), yang sebelumnya digambarkan sebagai remisi.15-17 Dengan definisi ini 26% memiliki penyakit tidak aktif. Dari pasien yang tidak aktif, 41% (n = 47) tidak menggunakan prednisolon sama sekali dan 78% (n = 90) berada pada dosis prednisolon maksimum 5 mg. Membandingkan pasien yang tidak aktif dengan pasien lain (SLEDAI-2K> 0, n = 322), kami menemukan bahwa IL15, TNF-α, IL-7, VEGF, IP-10, anti-dsDNA dan ESR lebih tinggi dan C4 dan C3 lebih rendah pada pasien dengan DA (p <0,001). P-albumin tidak mencapai tingkat signifikansi ini setelah koreksi Bonferroni dibandingkan dengan penyakit aktif dan tidak aktif (P = 0,008, tidak dikoreksi untuk beberapa pengujian). Menariknya, IL-7 dan VEGF tidak berbeda ketika membandingkan pasien tidak aktif dengan kontrol. Semua variabel lain yang diselidiki kecuali MDC, IL-16, IL-1α dan Eotaxin-3 berbeda antara pasien tidak aktif dan kontrol (tabel tambahan online S3). Lima dari pasien yang tidak aktif (SLEDAI-2K = 0) juga memiliki SLAM = 0. Hanya delapan pasien dalam kelompok yang memiliki SLAM = 0. Diskusi Temuan utama dalam penelitian ini adalah bahwa level sirkulasi TNF-α mengungguli satu set 26 biomarker SLE tradisional dan potensial yang diselidiki sebagai pembeda antara pasien dengan SLE dan kontrol. Selanjutnya, kadar TNF-α berkorelasi dengan DA (SLAM, SLEDAI dan PtGDA) dan khususnya terkait dengan nefritis aktif. Bersama dengan laporan sebelumnya, hasil kami menunjukkan bahwa TNF-α memainkan peran penting dalam SLE dan layak mendapat perhatian sebagai biomarker yang bermanfaat secara klinis. Meskipun laporan awal tidak konsisten, sekarang ada sejumlah besar penelitian, yang secara andal menunjukkan bahwa level tinggi TNF-α yang bersirkulasi berhubungan dengan SLE, 10 12 18–21 tanpa memandang etnis. Banyak korelasi positif antara TNF-α dan lebih tinggi DA telah dilaporkan

10 12 23 24

dan hasil ini bersama dengan hasil kami mungkin masih

diremehkan karena sebagian besar pasien yang aktif menggunakan prednisolon dan perawatan imunosupresif lainnya, yang kemungkinan memiliki dampak negatif pada tingkat sitokin.25

Kami sebelumnya mencatat bahwa TNF-α saja dan dikombinasikan dengan reseptor larut berkorelasi tinggi (TNFR1 dan TNFR2),

26

adalah ukuran/biomarker DA yang baik pada

SLE.10 12 Lainnya melaporkan hasil yang sama. Cigni et al menemukan level tertinggi TNF-α pada pasien dengan SLE aktif dan tidak diobati yang baru didiagnosis,

19

sementara Munroe

dkk menunjukkan bahwa kadar TNF-α yang tinggi dan dua reseptornya yang larut mendahului flare penyakit pada 6-12 minggu.28 Dalam kelompok SLE yang lebih kecil (n = 45), pada vestigating lima sitokin dengan uji MSD, korelasi antara TNF-α dan SLEDAI mirip dengan pengamatan kami.12 Kebaruan dari penelitian ini adalah bahwa kita dapat menunjukkan kinerja tertinggi TNF-α dalam konteks kompetitif termasuk kelompok besar pasien dan kontrol populasi yang cocok, banyak biomarker baru dan tradisional dan tiga indeks DA, salah satunya dilaporkan pasien. Blokade TNF-α di SLE telah dilaporkan dalam studi label terbuka yang lebih kecil dan laporan kasus dan masih merupakan masalah kontroversial. Kekhawatiran tentang induksi autoantibodi dan infeksi tetap ada, namun banyak pasien dengan SLE telah membaik setelah terapi tersebut. Yang penting, hasil kami juga menunjukkan bahwa p-albumin berkinerja hampir sama baiknya dengan TNF-α, menunjukkan korelasi terbalik untuk SLAM dan SLEDAI dan bahkan lebih kuat untuk PtGDA. Yip et al sebelumnya melaporkan korelasi negatif antara kadar albumin dan DA pada SLE, dan sesuai dengan hasil kami korelasi yang paling kuat di antara pasien dengan lupus nefritis, tetapi juga ada pada pasien dengan SLE non-nefritis.31 Namun, temuan yang sangat berguna ini, belum diakui secara luas atau disorot dan mereka tidak digunakan dalam indeks DA yang umum digunakan.3-6 Perbedaan absolut dalam kadar albumin mungkin, bagaimanapun, kecil, terutama pada pasien dengan non-nefritis seperti yang ditunjukkan dalam tabel tambahan online S2. Untuk mengevaluasi albumin lebih lanjut sebagai ukuran DA, kami menyarankan bahwa level harus diikuti dalam studi longitudinal, yaitu, menggunakan setiap individu sebagai kontrolnya sendiri. Albumin, protein fase akut negatif dan penanda peradangan, 32 berkorelasi dengan derajat penyakit33 di banyak situasi, sehingga tidak secara spesifik berhubungan dengan DA terkait SLE. Pada penyakit ginjal, kadar albumin merupakan refleksi tidak langsung dari hilangnya fungsi ginjal melalui proteinuria. Albumin juga secara rutin digunakan untuk mengevaluasi status protein dan energi/gizi.34 Meskipun tidak spesifik, penting untuk menyoroti bahwa p-albumin, analisis laboratorium rutin murah yang dilakukan dengan instrumentasi sederhana dengan pembacaan cepat, adalah biomarker yang baik untuk DA yang berhubungan dengan SLE, terutama pada pasien dengan nefritis. Palbumin juga mencerminkan PtGDA baik pada pasien dengan nefritis dan non-nefritis.

Sebaliknya, beberapa indeks DA saat ini membutuhkan laboratorium khusus di mana analisisnya mahal dan lambat, misalnya, antibodi anti-dsDNA, C3 dan C4. Dalam perspektif global di mana sumber daya sering terbatas, pengamatan kami sangat relevan untuk mendapatkan kesehatan dan perawatan yang sama bagi pasien dengan SLE. Menariknya, IL-15, pengatur sel-T dan sel pembunuh alami, berkorelasi dengan SLAM, SLEDAI dan dikaitkan dengan DA ginjal. Selain itu, IL-15 adalah pembeda yang baik antara kontrol, SLE tidak aktif dan aktif. Aringer dkk sebelumnya melaporkan IL-1535 memiliki tingkat tinggi dan baru-baru ini kadar IL-15 urin dilaporkan mendiskriminasi lupus nefritis aktif dari SLE aktif dengan manifestasi lain.36 Sepengetahuan kami, IL-15 yang beredar sebelumnya belum diselidiki secara besar-besaran. Kelompok SLE. IL-16 terutama merupakan sitokin CD8 + Tcell, yang menginduksi kemotaksis CD4 + Tsel dan monosit. Kami mengkonfirmasi laporan sebelumnya bahwa tingkat IL-16 lebih tinggi pada SLE daripada kontrol.37

38

Sementara korelasi dengan DA secara keseluruhan sedang, kami mencatat

hubungan yang kuat dengan penyakit ginjal aktif. Kami mengevaluasi DA dalam tiga sistem organ yang berbeda: ginjal, sendi dan kulit/mukosa. Kami mengamati peningkatan kadar TNF-α, IL-16, anti-dsDNA dan IL-10 dan kadar p-albumin yang lebih rendah pada pasien dengan penyakit ginjal aktif dibandingkan dengan pasien lain dengan lupus. Hubungan antara ginjal BILAG A/B dan kadar TNF-α yang tinggi didukung oleh upregulasi gen lokal yang telah didokumentasikan sebelumnya, RNA sel tunggal dan produksi TNF-α pada penyakit ginjal aktif. TNF-α dalam penelitian ini terletak di sel tubular dan sepanjang glomeruli. Selain itu, kadar TNF-α yang bersirkulasi tinggi bersama dengan IL-17/IL-23 dan INF-γ menunjukkan respons yang buruk terhadap pengobatan konvensional pada lupus nephritis.

42 43

P-albumin yang diawetkan baru-baru ini dilaporkan

untuk memprediksi hasil yang menguntungkan setelah 4 tahun pada pasien dengan nefritis yang terbukti melalui biopsi.44 Menariknya, IP-10 diregulasi dalam artritis aktif dan dalam manifestasi kulit/mukosa, tetapi tidak pada nefritis aktif. Kami mengkonfirmasi pengamatan kami sebelumnya bahwa IP-10 dikaitkan dengan DA yang tinggi, arthritis dan gejala muskuloskeletal45 dan orang-orang dari Kong et al yang melaporkan hubungan antara IP-10 dan DA umum dan mukokutan. Manifestasi sendi dan kulit/mukosa cenderung mempengaruhi persepsi pasien tentang penyakit dan IP-10 juga berkorelasi lebih kuat dengan PtGDA daripada SLAM dan SLEDAI. IFN-α tidak termasuk dalam uji Human Sitokin 30-plex dan karenanya tidak dianalisis. Namun, kami baru-baru ini menyelidiki subset dari kohort ini dengan uji panIFN-α ELISA, menunjukkan bahwa level tinggi IFN α dikaitkan dengan penyakit mukutan

aktif.45 Selanjutnya, kami mengamati TNF-α, IL-6, IL- yang lebih tinggi. 1α dan ESR pada pasien dengan aktivitas sendi. Secara keseluruhan pola biomarker tampaknya berbeda antara keterlibatan organ. Keuntungan besar dengan penelitian ini adalah bahwa berbagai instrumen telah digunakan untuk mengukur DA. Kesepakatan antara pengukuran DA ini telah dipelajari sebelumnya47 dan korelasi umumnya sekitar ρ = 0,6, sehingga sejalan dengan temuan kami. Semua indeks DA yang sering digunakan membutuhkan pelatihan formal dan waktu yang substansial untuk penilaian yang tepat.1 Namun, persepsi subjektif jelas mempengaruhi hasil. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan pentingnya untuk memasukkan unsur-unsur persepsi pasien ketika menilai DA.1 Keuntungan penting dengan penilaian DA pasien adalah mudah dan murah untuk dikumpulkan dalam praktik klinis. Sejalan dengan diskusi ini, merupakan keuntungan besar bahwa kita dapat membandingkan hasil kami dengan PtGDA dari subset pasien kami. Menariknya, PtGDA berkorelasi paling baik dengan p-albumin, IL-6, TNF-α, MCP-1 dan IP-10, yang semuanya juga berkorelasi dengan SLAM dan SLEDAI. Dengan demikian, sitokin ini tampaknya sangat penting dalam manifestasi organ dengan dampak pada persepsi kesehatan pasien. Di sisi lain, IL-15, MIP-1α, ESR berkorelasi buruk dengan PtGDA, meskipun berkorelasi dengan SLAM dan SLEDAI-2K, menunjukkan bahwa sitokin ini mencerminkan proses penyakit yang sulit bagi pasien untuk menilai. Aktivitas ginjal adalah salah satu manifestasi tersebut, dan PtGDA memiliki korelasi yang rendah dengan IL16 dan MIP-1α, sementara sitokin ini dikaitkan dengan nefritis aktif. Ukuran yang besar dan informasi klinis terperinci dalam penelitian ini adalah kekuatan penelitian ini, sedangkan desain cross-sectional adalah kelemahan penelitian ini dan konfirmasi longitudinal diperlukan untuk mengevaluasi kekuatan prediksi biomarker yang diselidiki. Namun, yang lain telah melaporkan hubungan serupa dengan TNF-α dalam studi longitudinal yang mendukung hasil TNF-α kami sebagai penanda DA28 dan p-albumin. Kelemahan lain dengan penelitian ini adalah bahwa sebagian besar pasien/kontrol Kaukasia Eropa dimasukkan dan hasilnya dengan demikian tidak dapat digeneralisasi ke etnis lain. Lebih jauh lagi, spesifisitas biomarker yang disarankan belum diteliti sehubungan dengan penyakit lain. Berdasarkan pada kohort yang besar dan berkarakteristik baik, seperangkat biomarker dan DA yang cukup besar diukur, kami menunjukkan bahwa TNF-α dan p-albumin adalah pembeda tertinggi antara pasien dengan SLE dan kontrol dan mereka juga berkorelasi dengan ρ≥0,3 untuk ketiga DA indeks. Reproduksibilitas data TNF-α dalam beberapa kohort

sebelumnya dan penggunaan rutin p-albumin di klinik menyoroti kekokohan biomarker yang disarankan. Kami menyarankan bahwa TNF-α dan p-albumin dapat digunakan di klinik dengan biaya yang masuk akal sebagai biomarker yang berguna untuk tujuan diagnostik dan pengawasan di SLE. Gambar 1 Sitokin dengan nilai p terendah (uji Mann Whitney U) membandingkan SLE dengan kontrol dicatat. Selain itu, enam pengukuran laboratorium klinis standar yang diselidiki ditampilkan sebagai kotak. Nilai P di atas garis putus-putus adalah signifikan (p <0,05) setelah koreksi untuk pengujian berganda (n = 26). SLE, lupus eritematosus sistemik. Gambar 2 Analisis kurva ROC dari TNF-α digunakan untuk menilai diskriminasi antara pasien dengan SLE dan kontrol. AUC untuk TNF-α adalah 0,86 (0,83-0,89). AUC, area under curve/area di bawah kurva; ROC, receiver operating characteristic/karakteristik operasi penerima; SLE, lupus ertematosus sistemik. Gambar 3 Hubungan TNF-α dengan ukuran DA yang berbeda ditunjukkan dengan: Log10 Level TNF-α versus kuartil dari (A) SLEDAI2K, (B) SLAM dan (C) PtGDA. DA, aktivitas penyakit; PtGDA, penilaian pasien terhadap Global Disease Activity; SLAM, Ukuran Kegiatan SLE; SLAQ, Kuesioner Aktivitas Lupus Sistemik; SLE, lupus eritematosus sistemik; SLEDAI, SLE DA Index.