Sample pre-treatment determines the clinical usefulness of acid-labile subunit immunoassays in the diagnosis of growth hormone deficiency and acromegaly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The usefulness of measuring the GH-dependent acid-labile subunit (ALS) in the management of GH deficiency (GHD) and acromegaly remains in question and is investigated in this study, comparing several different immunoassays for ALS. METHOD: We compared the diagnostic accuracy of a commercially available polyclonal Ab-based ELISA with SDS pre-treatment (SDS-ELISA) with a monoclonal Ab-based immunofluorometric assay, using two unfolding methods (urea (UREA) and Glycine-HCl (Gly)). The corresponding molecular weight (MW) of ALS and IGFBP-3 immunoreactivity was determined. The clinical usefulness of each assay was examined in adult GH disorders. RESULTS: ALS was lower in GHD and higher in acromegaly using all assays. In GHD, UREA had higher sensitivity and specificity than SDS-ELISA (59 and 69% versus 41 and 51% respectively). In acromegaly, sensitivity and specificity was 94 and 87% for UREA, 81 and 36% for Gly, and 44 and 44% for SDS-ELISA. After UREA, immunoreactivity for ALS and IGFBP-3 eluted at their predicted free MW using size-exclusion chromatography, whereas ALS immunoreactivity in SDS (300-600 kDa) and Gly (250-500 kDa) was at a high apparent MW consistent with aggregation. CONCLUSION: The diagnostic accuracy of ALS varies with assay choice and pre-treatment modality. UREA, which results in migration of ALS at the expected MW on a sizing column, has the highest specificity and sensitivity. Thus, if measured in an assay in which ALS is unfolded without aggregation, ALS is a clinically highly useful parameter for the assessment of GH.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».