Depletion of proBNP1-108 in Patients with Heart Failure Prevents Cross-Reactivity with Natriuretic Peptides
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After synthesis by cardiomyocytes, precursor proBNP1-108 is cleaved into NT-proBNP and BNP. Recently, cross-reactivity between these assays was discussed. The aim of this study was to characterize the cross-reactivities, through a new biochemical innovative approach consisting in the total depletion of the circulating proBNP1-108 in patients with heart failure (HF). METHODS: This prospective study included 180 patients with chronic HF. BNP and NT-proBNP were dosed with commercial kits. ProBNP1-108 was determined using an ELISA research assay specific to the precursor. ProBNP1-108 depletion was performed by immunocapture with a specific antibody targeting exclusively the ProBNP1-108 hinge region. ProBNP1-108, BNP and NT-proBNP levels were determined before and after depletion using this process in HF patients. RESULTS: Mean age was 74.34 +/-12.5 y, and 69% of patients were males. NYHA classes II and III were the most frequent (32% and 45% respectively). Before depletion, ProBNP1-108, NT-proBNP and BNP levels were 316.8+/-265.9 pg/ml; 6,054.0+/-11,539 pg/ml and 684.3+/-82.1 pg/ml respectively, and were closely correlated with NHYA classes. After immuno-depletion, proBNP1-108 was decreased in mean by 96% (p<0.0001), BNP by 53% (p<0.0001) and NT-proBNP by 5%. The relationship between BNP or NT-proBNP and NHYA classes remained unchanged. CONCLUSION: Current BNP and NT-proBNP assays measured as well proBNP molecule. This cross reactivity percentage has been controversial. Thanks to the removal of circulating proBNP1-108 with our immunodepletion process, we are now able to assess the remaining "true" BNP and NT-proBNP molecules and further evaluate their clinical relevance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».