Determination of Burn Patient Outcome by Large-Scale Quantitative Discovery Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emerging proteomics techniques can be used to establish proteomic outcome signatures and to identify candidate biomarkers for survival following traumatic injury. We applied high-resolution liquid chromatography-mass spectrometry and multiplex cytokine analysis to profile the plasma proteome of survivors and nonsurvivors of massive burn injury to determine the proteomic survival signature following a major burn injury. DESIGN: Proteomic discovery study. SETTING: Five burn hospitals across the United States. PATIENTS: Thirty-two burn patients (16 nonsurvivors and 16 survivors), 19-89 years old, were admitted within 96 hours of injury to the participating hospitals with burns covering more than 20% of the total body surface area and required at least one surgical intervention. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We found differences in circulating levels of 43 proteins involved in the acute-phase response, hepatic signaling, the complement cascade, inflammation, and insulin resistance. Thirty-two of the proteins identified were not previously known to play a role in the response to burn. Interleukin-4, interleukin-8, granulocyte macrophage colony-stimulating factor, monocyte chemotactic protein-1, and β2-microglobulin correlated well with survival and may serve as clinical biomarkers. CONCLUSIONS: These results demonstrate the utility of these techniques for establishing proteomic survival signatures and for use as a discovery tool to identify candidate biomarkers for survival. This is the first clinical application of a high-throughput, large-scale liquid chromatography-mass spectrometry-based quantitative plasma proteomic approach for biomarker discovery for the prediction of patient outcome following burn, trauma, or critical illness.
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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 | 0,000 | 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 ».