Metabolic profiling of synovial fluid in a unilateral ovine model of anterior cruciate ligament reconstruction of the knee suggests biomarkers for early osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Joint injuries and subsequent osteoarthritis (OA) are the leading causes of chronic joint disease. In this work, we explore the possibility of applying magnetic resonance spectroscopy-based metabolomics to detect host responses to an anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction injury in synovial fluid in an ovine model. Using multivariate statistical analysis, we were able to distinguish post-injury joint samples (ACL and sham surgery) from the uninjured control samples, and as well the ACL surgical samples from sham surgery. In all samples there were 65 metabolites quantified, of which six could be suggested as biomarkers for early post-injury degenerative changes in the knee joints: isobutyrate, glucose, hydroxyproline, asparagine, serine, and uridine. Our results raise a cautionary note indicating that surgical interventions into the knee can result in metabolic alterations that need to be distinguished from those caused by the early onset of OA. Our findings illustrate the potential application of metabolomics as a diagnostic and prognostic tool for detection of injuries to the knee joint. The ability to detect a unique pattern of metabolic changes in the synovial fluid of sheep offers the possibility of extending the approach to precision medicine protocols in patient populations in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».