Signature of Circulating microRNAs in Patients with Acute Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Our aim was to identify circulating microRNAs (miRNAs) associated with acute heart failure (AHF). METHODS AND RESULTS: Plasma miRNA profiling included 137 patients with AHF from 3 different cohorts, 20 with chronic heart failure (CHF), 8 with acute exacerbation of COPD, and 41 healthy controls. Levels of circulating miRNAs were measured using quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (qRT-PCR). Plasma levels of miRNAs in patients with AHF were decreased compared with CHF patients or healthy subjects, whereas no significant changes were observed between acute COPD patients and controls. Fifteen miRNAs found in the discovery phase to differ most significantly between healthy controls and patients with AHF were further investigated in an extended cohort of 100 AHF patients at admission and a separate cohort of 18 AHF patients at different time points. Out of these 15 miRNAs, 12 could be confirmed in an additional AHF validation cohort and 7 passed the Bonferroni correction threshold (miR-18a-5p, miR-26b-5p, miR-27a-3p, miR-30e-5p, miR-106a-5p, miR-199a-3p, and miR-652-3p, all P < 0.00005). A further drop in miRNA levels within 48 h after AHF admission was associated with an increased risk of 180-day mortality in a subset of the identified miRNAs. CONCLUSIONS: Declining levels of circulating miRNAs were associated with increasing acuity of heart failure. Early in-hospital decreasing miRNA levels were predictive for mortality in a subset of miRNAs in patients with AHF. The discovered miRNA panel may serve as a launch-pad for molecular pathway studies to identify new pharmacological targets and miRNA-based therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».