Ischemic Transient Neurological Events Identified by Immune Response to Cerebral Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Deciphering whether a transient neurological event (TNE) is of ischemic or nonischemic etiology can be challenging. Ischemia of cerebral tissue elicits an immune response in stroke and transient ischemic attack (TIA). This response, as detected by RNA expressed in immune cells, could potentially distinguish ischemic from nonischemic TNE. METHODS: Analysis of 208 TIAs, ischemic strokes, controls, and TNE was performed. RNA from blood was processed on microarrays. TIAs (n=26) and ischemic strokes (n=94) were compared with controls (n=44) to identify differentially expressed genes (false discovery rate <0.05, fold change ≥1.2). Genes common to TIA and stroke were used predict ischemia in TIA diffusion-weighted imaging-positive/minor stroke (n=17), nonischemic TNE (n=13), and TNE of unclear etiology (n=14). RESULTS: Seventy-four genes expressed in TIA were common to those in ischemic stroke. Functional pathways common to TIA and stroke related to activation of innate and adaptive immune systems, involving granulocytes and B cells. A prediction model using 26 of the 74 ischemia genes distinguished TIA and stroke subjects from control subjects with 89% sensitivity and specificity. In the validation cohort, 17 of 17 TIA diffusion-weighted imaging-positive/minor strokes were predicted to be ischemic, and 10 of 13 nonischemic TNE were predicted to be nonischemic. In TNE of unclear etiology, 71% were predicted to be ischemic. These subjects had higher ABCD(2) scores. CONCLUSIONS: A common molecular response to ischemia in TIA and stroke was identified, relating to activation of innate and adaptive immune systems. TNE of ischemic etiology was identified based on gene profiles that may be of clinical use once validated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».