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Enregistrement W1971317627 · doi:10.1097/mnm.0b013e32833767e0

Gene expression and 18FDG uptake in atherosclerotic carotid plaques

2010· article· en· W1971317627 sur OpenAlexaff
Sune Pedersen, Martin Græbe, Anne Mette Fisker Hag, Liselotte Højgaard, Henrik Sillesen, Andreas Kjær

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine Communications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarotid endarterectomyMedicineCD68Cathepsin KPositron emission tomographyPathologyCathepsin DEndarterectomyGene expressionInternal medicineStenosisNuclear medicineImmunohistochemistryBiologyGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Metabolic assessment of vascular inflammation by 2-[F]fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography (FDG)-PET is a promising new approach for the evaluation of the vulnerability of atherosclerotic plaques. Quantitative real-time PCR allows measurement of gene expression of markers of atherosclerotic plaque vulnerability. These techniques were applied in advanced atherosclerotic disease to relate metabolism and inflammatory activity to the gene expression profile of the vulnerable atherosclerotic plaque. METHODS: Seventeen patients with clinical symptoms of cerebral vascular events (<3 months) and an additional ipsilateral internal carotid artery stenosis of greater than 60% were recruited. FDG uptake in the carotids was determined by PET/computed tomography and expressed as mean and maximal standardized uptake values (SUVmean and SUVmax). The atherosclerotic plaques were subsequently recovered by carotid endarterectomy. The gene expression of markers of vulnerability - CD68, IL-18, matrix metalloproteinase 9, cathepsin K, GLUT-1, and hexokinase type II (HK2) - were measured in plaques by quantitative PCR. RESULTS: In a multivariate linear regression model, GLUT-1, CD68, cathepsin K, and HK2 gene expression remained in the final model as predictive variables of FDG accumulation calculated as SUVmean (R=0.26, P<0.0001). In addition, a multivariate linear regression model found GLUT-1, CD68, cathepsin K, and HK2 gene expression as independent predictive variables of FDG accumulation calculated as SUVmax (R=0.30, P<0.0001). CONCLUSION: GLUT-1, HK2, CD68, and cathepsin K remained in both multivariate models and thus provided independent information regarding FDG uptake. We suggest that FDG uptake is a composite indicator of macrophage load, overall inflammatory activity and collagenolytic plaque destabilization. Accordingly, FDG-PET could prove to be an important predictor of cerebrovascular events in patients with carotid plaques.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations110
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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