Utility of Select Plasma MicroRNA for Disease and Cardiovascular Risk Assessment in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: MicroRNA (miRNA) are small noncoding RNA that posttranscriptionally regulate gene expression and serve as potential mediators and markers of disease. Recently, plasma miR-24-3p and miR-125a-5p concentrations were shown to be elevated in rheumatoid arthritis (RA) and useful for RA diagnosis. We assessed the utility of 7 candidate plasma miRNA, selected for biological relevance, for RA diagnosis and use as markers of disease activity and subclinical atherosclerosis in RA. METHODS: The cross-sectional study included 168 patients with RA and 91 control subjects of similar age, race, and sex. Plasma concentrations of miR-15a-5p, miR-24-3p, miR-26a-5p, miR-125a-5p, miR-146a-5p, miR-155-5p, and miR-223-3p were measured by quantitative PCR. Utility of plasma miRNA concentrations for RA diagnosis was assessed by area under the receiver-operating characteristic curve (AUROC). Associations between plasma miRNA concentrations and RA disease activity and coronary artery calcium score were assessed by Spearman correlations. RESULTS: Plasma concentrations of miR-15a-5p, miR-24-3p, miR-26a-5p, miR-125a-5p, miR-146a-5p, miR-155-5p, and miR-223-3p were significantly increased in patients with RA. The highest AUROC for diagnosis of RA (AUROC = 0.725) was found in miR-24-3p, including among rheumatoid factor-negative patients (AUROC = 0.772). Among all patients with RA, the combination of miR-24-3p, miR-26a-5p, and miR-125a-5p improved the model modestly (AUROC = 0.747). One miRNA, miR-155-5p, was weakly inversely associated with swollen joint count (p = 0.024), but no other miRNA were associated with disease activity or coronary artery calcium score. CONCLUSION: The combination of miR-24-3p, miR-26a-5p, and miR-125a-5p had the strongest diagnostic accuracy for RA. Candidate miRNA had little or no association with RA disease activity or subclinical atherosclerosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».