A multiplexed immunochemical microarray for the determination of cardiovascular disease biomarkers.

A fluorescence antibody microarray has been developed for the determination of relevant cardiovascular disease biomarkers for the analysis of human plasma samples. Recording characteristic protein molecular fingerprints to assess individual's states of health could allow diagnosis to go beyond the simple identification of the disease, providing information on its stage or prognosis. Precisely, cardiovascular diseases (CVDs) are complex disorders which involve different degenerative processes encompassing a collection of biomarkers related to disease progression or stage. The novel approach that we propose is a fluorescent microarray chip has been developed accomplishing simultaneous determination of the most significant cardiac biomarkers in plasma aiming to determine the CVD status stage of the patient. As proof of concept, we have chosen five relevant biomarkers, C-reactive protein (CRP) as biomarker of inflammation, cystatin C (CysC) as biomarker of renal failure that is directly related with heart failure, cardiac troponin I (cTnI) as already established biomarker for cardiac damage, heart fatty acid binding protein as biomarker of ischemia (H-FABP), and finally, NT-proBNP (N-terminal pro-brain natriuretic peptide), a well-established heart failure biomarker. After the optimization of the multiplexed microarray, the assay allowed the simultaneous determination of 5 biomarkers in a buffer solution reaching LODs of 15 ± 5, 3 ± 1, 24 ± 3, 25 ± 3, and 3 ± 1 ng mL-1, for CRP, CysC, H-FABP, cTnI, and NT-proBNP, respectively. After solving the matrix effect, and demonstrating the accuracy for each biomarker, the chip was able to determine 24 samples per microarray chip. Then, the microarray has been used on a small pilot clinical study with 29 plasma samples from clinical patients which suffered different CVD and other related disorders. Results show the superior capability of the chip to provide clinical information related to the disease in terms of turnaround time (1 h 30 min total assay and measurement) and amount of information delivered in respect to reference technologies used in hospital laboratories (clinical analyzers). Despite the failure to detect c-TnI at the reported threshold, the microarray technology could be a powerful approach to diagnose the cardiovascular disease at early stage, monitor its progress, and eventually providing information about an eminent potential risk of suffering a myocardial infarction. The microarray chip here reported could be the starting point for achieving powerful multiplexed diagnostic technologies for the diagnosis of CVDs or any other pathology for which biomarkers have been identified at different stages of the disease.

Amiloide beta (1-40) en sangre, cognición y pronóstico en insuficiencia cardiaca / Bloodstream amyloid-beta (1-40) peptide, cognition, and outcomes in heart failure

Introducción y objetivos: A nivel cerebral, el amiloide-beta participa en la fisiopatología de trastornos cognitivos; en la circulación, el papel del amiloide-beta es incierto pero podría estar relacionado con procesos de inflamación estéril y senescencia. Se ha analizado la relación entre concentraciones circulantes de amiloide-beta 1-40 (Aβ40), cognición y mortalidad (global, cardiovascular y por insuficiencia cardiaca [IC]) en pacientes ambulatorios con IC. Métodos: El Aβ40 circulante se midió en 939 pacientes consecutivos con IC. El estado cognitivo se evaluó con el cuestionario de Pfeiffer (ajustado al nivel educacional) en condiciones basales y durante el seguimiento. Se utilizaron análisis de regresión múltiple de Cox y medidas de función (discriminación, calibración y reclasificación), ajustando por riesgos competitivos para causas de muerte específicas. Resultados: Durante 5.1 ± 2.9 años, 471 pacientes murieron: 250 de causa cardiovascular y 131 por IC. La mediana de Aβ40 circulante fue de 519,1 pg/ml [Q1-Q3: 361,8-749,9 pg/ml]. La concentración de Aβ40 correlacionó con la edad, índice de masa corporal, insuficiencia renal y clase funcional de la New York Heart Association (todas p < 0,001). No hubo diferencias en Aβ40 en pacientes con y sin trastorno cognitivo a nivel basal (p = 0,97) o durante el seguimiento (p = 0,20). En el análisis multivariado, que incluye predictores clínicos relevantes y la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral, Aβ40 permaneció asociado a mortalidad global (HR = 1,22; IC95%, 1,10-1,35; p < 0,001) y cardiovascular (HR = 1,18; IC95%, 1,03-1,36; p = 0,02), pero no con mortalidad por IC (HR = 1,13; IC95%, 0,93-1,37; p = 0,22). El Aβ40 circulante mejoró la calibración y reclasificación de los pacientes. Conclusiones: Las concentraciones circulantes de Aβ40 no se asocian a trastorno cognitivo en la IC. Aβ40 fue predictor de mortalidad y podría indicar envejecimiento sistémico (AU)

Introduction and objectives: In the brain, amyloid-beta generation participates in the pathophysiology of cognitive disorders; in the bloodstream, the role of amyloid-beta is uncertain but may be linked to sterile inflammation and senescence. We explored the relationship between blood levels of amyloid-beta 1-40 peptide (Aβ40), cognition, and mortality (all-cause, cardiovascular, and heart failure [HF]-related) in ambulatory patients with HF. Methods: Bloodstream Aβ40 was measured in 939 consecutive patients with HF. Cognition was evaluated with the Pfeiffer questionnaire (adjusted for educational level) at baseline and during follow-up. Multivariate Cox regression analyses and measurements of performance (discrimination, calibration, and reclassification) were used, with competing risk for specific causes of death. Results: Over 5.1 ± 2.9 years, 471 patients died (all-cause): 250 from cardiovascular causes and 131 HF-related. The median Aβ40 concentration was 519.1 pg/mL [Q1-Q3: 361.8-749.9 pg/mL]. The Aβ40 concentration correlated with age, body mass index, renal dysfunction, and New York Heart Association functional class (all P < .001). There were no differences in Aβ40 in patients with and without cognitive impairment at baseline (P = .97) or during follow-up (P = .20). In multivariable analysis, including relevant clinical predictors and N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, Aβ40 remained significantly associated with all-cause death (HR, 1.22; 95%CI, 1.10-1.35; P < .001) and cardiovascular death (HR, 1.18; 95%CI, 1.03-1.36; P = .02), but not with HF-related death (HR, 1.13; 95%CI, 0.93-1.37; P = .22). Circulating Aβ40 improved calibration and patient reclassification. Conclusions: Blood levels of Aβ40 are not associated with cognitive decline in HF. Circulating Aβ40 was predictive of mortality and may indicate systemic aging (AU)

Estrategia multimarcador para estratificar el pronóstico en insuficiencia cardiaca. Valor de los marcadores neurohumorales: neprilisina frente a NT-proBNP / Multimarker strategy for heart failure prognostication. Value of neurohormonal biomarkers: neprilysin vs NT-proBNP

Introducción y objetivos: La neprilisina degrada numerosos péptidos vasoactivos. La forma soluble de neprilisina, que se ha identificado recientemente en la insuficiencia cardiaca, se asocia con eventos cardiovasculares. Se compararon de manera directa la neprilisina soluble y la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral como estratificadores de riesgo, dentro de una estrategia multimarcadores, en una cohorte de pacientes con insuficiencia cardiaca de la práctica clínica real. Métodos: Se determinaron las concentraciones de neprilisina soluble, la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral, ST2 y troponina T de alta sensibilidad en 797 pacientes ambulatorios consecutivos con insuficiencia cardiaca seguidos durante 4,7 años. Se llevaron a cabo análisis multivariables exhaustivos y se realizaron comparaciones directas de neprilisina soluble frente a la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral mediante estadísticas de rendimiento. El objetivo final principal fue el compuesto por muerte cardiovascular u hospitalización por insuficiencia cardiaca. Un objetivo secundario exploró la muerte cardiovascular sola. Resultados: Las medianas de concentración de neprilisina soluble y la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral fueron de 0,64 ng/ml y 1.187 ng/l respectivamente. Ambos biomarcadores presentaron una correlación significativa con la edad (p < 0,001) y las cifras de ST2 (p < 0,001), pero solo la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral mostró una correlación significativa con el filtrado glomerular estimado (p < 0,001), el índice de masa corporal (p < 0,001), la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (p = 0,02) y la troponina T de alta sensibilidad (p < 0,001). En los análisis de regresión de Cox multivariables, la neprilisina soluble continuó mostrando una asociación independiente con el objetivo compuesto (hazard ratio = 1,14; intervalo de confianza del 95%, 1,02-1,27; p = 0,03) y la muerte cardiovascular (hazard ratio = 1,15; intervalo de confianza del 95%, 1,01-1,31; p = 0,04), pero no así la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral. La comparación directa de la neprilisina soluble con la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral puso de manifiesto buena calibración y discriminación y reclasificación similares con ambos biomarcadores neurohormonales, pero solo la neprilisina soluble mejoró la bondad de ajuste global. Conclusiones: La neprilisina soluble mantuvo el valor pronóstico independiente al incluirlo en una estrategia multimarcadores, mientras que la fracción aminoterminal del propéptido natriurético cerebral perdió la significación en la estratificación del riesgo en los pacientes ambulatorios con insuficiencia cardiaca. Ambos biomarcadores obtuvieron medidas de rendimiento similares en los análisis de comparación directa (AU)

Introduction and objectives: Neprilysin breaks down numerous vasoactive peptides. The soluble form of neprilysin, which was recently identified in heart failure, is associated with cardiovascular outcomes. Within a multibiomarker strategy, we directly compared soluble neprilysin and N-terminal pro-B-type natriuretic peptide as risk stratifiers in a real-life cohort of heart failure patients. Methods: Soluble neprilysin, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, ST2, and high-sensitivity troponin T levels were measured in 797 consecutive ambulatory heart failure patients followed up for 4.7 years. Comprehensive multivariable analyses and soluble neprilysin vs N-terminal pro-B-type natriuretic peptide head-to-head assessments of performance were performed. A primary composite endpoint included cardiovascular death or heart failure hospitalization. A secondary endpoint explored cardiovascular death alone. Results: Median soluble neprilysin and N-terminal pro-B-type natriuretic peptide concentrations were 0.64 ng/mL and 1187 ng/L, respectively. Both biomarkers significantly correlated with age (P < .001) and ST2 (P < .001), but only N-terminal pro-B-type natriuretic peptide significantly correlated with estimated glomerular filtration rate (P < .001), body mass index (P < .001), left ventricular ejection fraction (P = .02) and high-sensitivity troponin T (P < .001). In multivariable Cox regression analyses, soluble neprilysin remained independently associated with the composite endpoint (hazard ratio = 1.14; 95% confidence interval, 1.02-1.27; P = .03) and cardiovascular death (hazard ratio = 1.15; 95% confidence interval, 1.01-1.31; P = .04), but N-terminal pro-B-type natriuretic peptide did not. The head-to-head soluble neprilysin vs N-terminal pro-B-type natriuretic peptide comparison showed good calibration and similar discrimination and reclassification for both neurohormonal biomarkers, but only soluble neprilysin improved overall goodness-of-fit. Conclusions: When added to a multimarker strategy, soluble neprilysin remained an independent prognosticator, while N-terminal pro-B-type natriuretic peptide lost significance as a risk stratifier in ambulatory patients with heart failure. Both biomarkers performed similarly in head-to-head analyses (AU)

Predicción de bacteriemia en los pacientes con sospecha de infección en urgencias / Prediction of bacteremia in patients with suspicion of infection in emergency room

Fundamento y objetivos: Valorar la relación entre algunas variables clínicas y analíticas, y la existencia de bacteriemia para establecer un modelo predictivo. Pacientes y método: Se analizaron durante 2 meses los casos atendidos en Urgencias con muestras para hemocultivos. Se elaboró con el grupo de derivación un modelo predictivo de bacteriemia y se validó en el grupo restante. Las variables significativas del análisis univariado se sometieron a regresión logística y de esta se derivó una puntuación. Se calculó la prevalencia de bacteriemia para cada puntuación en ambos grupos. Se evaluó la calibración del modelo por la prueba de Hosmer-Lemeshow, se calcularon las curvas de eficacia diagnóstica y el rendimiento del modelo. Resultados: Se incorporaron al estudio 412 casos, los hemocultivos fueron positivos en el 12,8 %. Las variables significativas en el análisis multivariado fueron un índice de Charlson superior o igual a 2 y una procalcitonina superior a 0,4ng/ml. Con el sistema de puntuación (1 y 2 puntos, respectivamente) se establecieron 4 grupos de probabilidad creciente de bacteriemia; del 0–35% en el grupo de derivación y del 2,9–27,2% en el de validación. En la curva de eficacia diagnóstica, el área bajo la curva fue de 0,80 en el grupo de derivación y de 0,74 en el de validación. El modelo presentó un valor predictivo negativo del 95,2% en el grupo de derivación y del 95,3% en el de validación.Conclusiones: Se propone un modelo de predicción con las variables índice de Charlson y procalcitonina que permite delimitar un grupo con muy baja probabilidad de bacteriemia (AU)

Background and objectives: To evaluate the relationship between some clinical and analytical data and the presence of bacteremia in order to establish a clinical decision rule.Patients and methods: All the patients with blood cultures obtained from the emergency room in a two months period were analyzed. Patients were randomly assigned to derivation or validation sets. A logistic regression of the significant values in the univariate analysis was performed and a score obtained. The prevalence of bacteraemia for every score was calculated. The diagnostic efficacy curves and the performance of the predictive model were calculated. Results: 412 patients were enrolled. The blood cultures were positive in 12.8% of them. The significant values in the univariate analysis were Charlson index ≥2 and PCT > 0.4ng/ml. Four groups of increasing risk of bacteraemia were designed, from 0 to 35% in the derivation set and from 2.9% to 27.2% in the validation set. In the diagnostic efficacy curve, the AUC was 0.8 in the derivation set and 0.74 in the validation set. The model presented a negative predictive value of 95.2% in the derivation set and 95.3% in the validation set.Conclusions: A model that includes Charlson index and PCT makes possible to define a group of patients with a very low risk of bacteremia (AU)