Identification of Serum Biomarkers in Brain-Injured Adults: Potential for Predicting Elevated Intracranial Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Brain injury biomarkers may have clinical utility in stratifying injury severity level, predicting adverse secondary events or outcomes, and monitoring the effectiveness of therapeutic interventions. As a biomarker source, serum offers several advantages over cerebrospinal fluid (CSF), including ease of accessibility and reduced risk to the patient. We screened pooled serum samples obtained from 11 severely injured traumatic brain injury (TBI) patients (Glasgow Coma Scale [GCS] <or= 8) and 11 age-, sex- and race-matched volunteers. Two time points-41.5 +/- 4.9 h and 66.3 +/- 6.6 h post-injury-were chosen for the initial screening analysis. Samples were immunodepleted for 12 highly abundant serum proteins, and then labeled with mass-balanced isobaric tags (iTRAQ), and analyzed by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Identification and quantification of 2455 iTRAQ-labeled peptides that mapped to 160 proteins revealed 31 candidate biomarkers whose serum abundance was altered after injury. Changes in three candidate biomarkers (serum amyloid A, [SAA], c-reactive protein [CRP], retinol binding protein 4 [RBP4]) were verified using independent TBI and healthy volunteer serum samples. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis of CRP and SAA indicated they were robust indicators of injury even at very acute time points. Analysis of serum RBP4 levels at 24-36 h post-injury indicates it may predict subsequent increases in intracranial pressure (ICP) with a sensitivity of 86% and specificity of 88% at 11.6 mug/mL [n = 7, ICP < 20 mm Hg; n = 8, ICP > 25 mm Hg). Our results support the use of serum as a source for discovery of TBI biomarkers, and indicate that serum biomarkers may have utility for predicting secondary pathologies (e.g., elevated ICP) associated with TBI.
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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 | 0,001 |
| 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 ».