Serum Levels of Galectin-3: Possible Association with Fibrosis, Aberrant Angiogenesis, and Immune Activation in Patients with Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Galectin-3 is a multifunctional protein implicated in a variety of biological processes including fibrosis, angiogenesis, and immune activation, all of which are associated with the development of systemic sclerosis (SSc). We investigated the clinical significance of serum galectin-3 levels in SSc. METHODS: Serum galectin-3 levels were determined by a specific ELISA in 58 patients with SSc and 19 healthy controls. RESULTS: Serum galectin-3 levels were significantly lower in patients with diffuse cutaneous SSc (dcSSc) than in controls (3.29 ± 3.27 ng/ml vs 4.91 ± 2.67 ng/ml, respectively; p < 0.05), while being comparable between limited cutaneous SSc (3.70 ± 2.39 ng/ml) and healthy controls. In dcSSc, serum galectin-3 levels significantly correlated with total skin score (r = 0.45, p < 0.05). Serum galectin-3 levels were significantly decreased in early dcSSc (disease duration < 1 year; 1.64 ± 1.74 ng/ml; p < 0.05), but not in mid-stage dcSSc (1 to 6 years; 3.22 ± 3.16 ng/ml) or late-stage dcSSc (> 6 years; 4.86 ± 4.10 ng/ml), compared with controls. Serum galectin-3 levels were higher in SSc patients with both digital ulcers (DU) and elevated right ventricular systolic pressure (RVSP) than in those without each symptom (DU: 5.44 ± 3.74 ng/ml vs 2.99 ± 2.36 ng/ml, p < 0.05; elevated RVSP: 4.44 ± 3.14 ng/ml vs 2.82 ± 2.64 ng/ml, p < 0.05). CONCLUSION: Galectin-3 may be related to the developmental process of skin sclerosis in dcSSc and of DU and pulmonary vascular involvements in total SSc.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».