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Enregistrement W1936721209 · doi:10.1002/ana.23883

RNA in blood is altered prior to hemorrhagic transformation in ischemic stroke

2013· article· en· W1936721209 sur OpenAlexfundno aff
Glen C. Jickling, Bradley P. Ander, Boryana Stamova, Xinhua Zhan, Dazhi Liu, Lena Rothstein, Piero Verro, Jane Khoury, Edward C. Jauch, Arthur Pancioli, Joseph P. Broderick, Frank R. Sharp

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineThrombolysisStroke (engine)Internal medicinePathogenesisAmphiregulinBrain ischemiaMicroarrayBioinformaticsGene expressionGeneIschemiaGrowth factorReceptorBiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Hemorrhagic transformation (HT) is a major complication of ischemic stroke that worsens outcomes and increases mortality. Disruption of the blood-brain barrier is a central feature of HT pathogenesis, and leukocytes may contribute to this process. We sought to determine whether ischemic strokes that develop HT have differences in RNA expression in blood within 3 hours of stroke onset prior to treatment with thrombolytic therapy. METHODS: Stroke patient blood samples were obtained prior to treatment with thrombolysis, and leukocyte RNA was assessed by microarray analysis. Strokes that developed HT (n = 11) were compared to strokes without HT (n = 33) and controls (n = 14). Genes were identified (corrected p < 0.05, fold change ≥|1.2|), and functional analysis was performed. RNA prediction of HT in stroke was evaluated using cross-validation, and in a second stroke cohort (n = 52). RESULTS: Ischemic strokes that developed HT had differential expression of 29 genes in circulating leukocytes prior to treatment with thrombolytic therapy. A panel of 6 genes could predict strokes that later developed HT with 80% sensitivity and 70.2% specificity. Key pathways involved in HT of human stroke are described, including amphiregulin, a growth factor that regulates matrix metalloproteinase-9; a shift in transforming growth factor-β signaling involving SMAD4, INPP5D, and IRAK3; and a disruption of coagulation factors V and VIII. INTERPRETATION: Identified genes correspond to differences in inflammation and coagulation that may predispose to HT in ischemic stroke. Given the adverse impact of HT on stroke outcomes, further evaluation of the identified genes and pathways is warranted to determine their potential as therapeutic targets to reduce HT and as markers of HT risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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