Identification of Serum Biomarkers in End Stage Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Progressive fibrosis and cirrhosis, clinically presenting as end-stage liver disease are common outcomes in alcoholic hepatitis as well as non-alcoholic fatty liver disease(NAFLD). In these processes, a series of changes occurs in liver tissues leading to cell death, remodeling, fibrosis and regeneration. The aim of this study is to identify potential novel biomarkers for non-invasive diagnosis of cirrhosis due to alcoholic etiology or NAFLD. Methods: Serum from patients with biopsy proven end-stage liver disease of various etiologies, namely NAFLD(n=9), alcohol( n=5), and other end-stage liver diseases(n=6), who underwent liver transplant during the first six months of 2007 were utilized for retrospective analysis. Serum samples were also collected from a group of healthy volunteers (n=7). The samples were analysed using Luminex technology or ELISA for 27 biomarkers that are known to be involved in pathologic processes such as cell death, regeneration and fibrosis. Results: Of the 27 serum markers examined, 16 were elevated in the serum in all groups with end-stage liver diseases compared with the control group. They include adipokines, apoptosis and inflammatory mediators and growth factors. Interestingly, the serum of NAFLD patients showed significantly elevated HGF levels and trend towards increase in sFAS, TGF1, TNFR-1, TNFR-2 and leptin. The level of serum markers showed excellent correlation with each other indicating a complex interdependent pathogenetic mechanism. Conclusions: The data from this study indicate that a large number of serum markers are altered in end-stage liver diseases. A panel of such markers may potentially be useful in assessing advanced fibrosis and cirrhosis in patients with chronic end stage liver diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».