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Enregistrement W2101001512 · doi:10.1093/eurheartj/eht392

A signature of circulating microRNAs differentiates takotsubo cardiomyopathy from acute myocardial infarction

2013· article· en· W2101001512 sur OpenAlexfundno aff
Miłosz Jaguszewski, Julia Osipova, Jelena R. Ghadri, L. Christian Napp, Christian Widera, Jennifer Franke, Marcin Fijałkowski, Radosław Nowak, Marta Fijałkowska, Ingo Volkmann, H. A. Katus, Kai C. Wollert, Johann Bauersachs, Paul Erné, Thomas F. Lüscher, Thomas Thum, Christian Templin

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTakotsubo Cardiomyopathy and Associated Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research FoundationEuropean CommissionEuropean Society of CardiologyMach-Gaensslen Foundation of Canada
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineCardiologyCardiomyopathymicroRNAHeart failureGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Takotsubo cardiomyopathy (TTC) remains a potentially life-threatening disease, which is clinically indistinguishable from acute myocardial infarction (MI). Today, no established biomarkers are available for the early diagnosis of TTC and differentiation from MI. MicroRNAs (miRNAs/miRs) emerge as promising sensitive and specific biomarkers for cardiovascular disease. Thus, we sought to identify circulating miRNAs suitable for diagnosis of acute TTC and for distinguishing TTC from acute MI. METHODS AND RESULTS: After miRNA profiling, eight miRNAs were selected for verification by real-time quantitative reverse transcription polymerase chain reaction in patients with TTC (n = 36), ST-segment elevation acute myocardial infarction (STEMI, n = 27), and healthy controls (n = 28). We quantitatively confirmed up-regulation of miR-16 and miR-26a in patients with TTC compared with healthy subjects (both, P < 0.001), and up-regulation of miR-16, miR-26a, and let-7f compared with STEMI patients (P < 0.0001, P < 0.05, and P < 0.05, respectively). Consistent with previous publications, cardiac specific miR-1 and miR-133a were up-regulated in STEMI patients compared with healthy controls (both, P < 0.0001). Moreover, miR-133a was substantially increased in patients with STEMI compared with TTC (P < 0.05). A unique signature comprising miR-1, miR-16, miR-26a, and miR-133a differentiated TTC from healthy subjects [area under the curve (AUC) 0.835, 95% CI 0.733-0.937, P < 0.0001] and from STEMI patients (AUC 0.881, 95% CI 0.793-0.968, P < 0.0001). This signature yielded a sensitivity of 74.19% and a specificity of 78.57% for TTC vs. healthy subjects, and a sensitivity of 96.77% and a specificity of 70.37% for TTC vs. STEMI patients. Additionally, we noticed a decrease of the endothelin-1 (ET-1)-regulating miRNA-125a-5p in parallel with a robust increase of ET-1 plasma levels in TTC compared with healthy subjects (P < 0.05). CONCLUSION: The present study for the first time describes a signature of four circulating miRNAs as a robust biomarker to distinguish TTC from STEMI patients. The significant up-regulation of these stress- and depression-related miRNAs suggests a close connection of TTC with neuropsychiatric disorders. Moreover, decreased levels of miRNA125a-5p as well as increased plasma levels of its target ET-1 are in line with the microvascular spasm hypothesis of the TTC pathomechanism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations292
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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