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Accès ouvert déclaré 2026 article

Individualised treatment effects of corticosteroids in IgA nephropathy

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Rattachement africain : de, cz, gb, it, us, jp, tr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

BACKGROUND: IgA nephropathy (IgAN) has diverse clinical presentations and responses to treatment. For systemic corticosteroids in particular, randomised controlled trials have reported conflicting effects, highlighting the need for individualised treatment strategies. METHODS: In this retrospective cohort study, we derived and validated a causal machine learning (ML) framework to estimate individualised corticosteroid treatment effects in IgAN. Eight international cohorts, including the VALIGA, CureGN, and NURTuRE-CKD repositories, comprising 1022 patients, were analysed (derivation, n = 464; validation, n = 558). We integrated baseline clinical data, histopathological classification scores (MEST-C), and deep learning-based histomorphological biomarkers (pathomics) from digitised kidney biopsies. The framework estimated the effect of systemic corticosteroids on the composite endpoint of a ≥50% decline in estimated glomerular filtration rate or kidney failure within five years of biopsy. FINDINGS: Across the overall study population, systemic corticosteroid therapy was not associated with a significant improvement in the composite outcome (p = 0·27). However, the causal ML framework revealed substantial treatment heterogeneity, identifying patients with high predicted benefit who achieved longer progression-free survival with corticosteroids (0·43 years, 95% CI 0·18-0·73, p < 0·01), while no benefit was observed in those with low predicted benefit (-0·005 years, 95% CI -0·3 to 0·22, p > 0·05). An individualised framework-guided treatment assignment was estimated to reduce systemic corticosteroid use by 60·7%. Pathomics facilitated the identification of interstitial inflammation and tubulitis as key features of corticosteroid response. INTERPRETATION: This study demonstrates that a causal ML framework integrating clinical, histopathological, and pathomics predictors can individualise treatment assignments for systemic corticosteroids in IgAN. This approach provides a blueprint for precision therapy in IgAN, supporting AI-enhanced clinical decision-making in the era of emerging targeted treatments. FUNDING: German Research Foundation; European Research Council; German Federal Ministry of Education and Research; German Innovation Fund of the Federal Joint Committee; Clinician Scientist Program of the Faculty of Medicine RWTH Aachen University.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Individualised treatment effects of corticosteroids in IgA nephropathy
Date Crossref
01/08/2026
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • RWTH Aachen University Institute of Pathology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universitätsklinikum Aachen pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Charles University Department of Nephrology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Leicester General Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University Hospitals of Leicester NHS Trust pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • National Health Service John Walls Renal Unit pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of Oxford pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Fondazione Ricerca Molinette pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Ospedale Regina Margherita pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Duke University Department of Pathology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Kyoto University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Dicle University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Institute of Pathology — RWTH Aachen University, Universitätsklinikum Aachen et Department of Nephrology — Charles University, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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