Development of a molecular test of Paget's disease of bone
Notice bibliographique
Résumé
Depending on populations, 15 to 40% of patients have a familial form of Paget's disease of bone (PDB), which is transmitted in an autosomal-dominant mode of inheritance with incomplete penetrance. To date, only SQSTM1 gene mutations have been linked to the disease. Several single nucleotide polymorphisms (SNPs) have been associated with PDB in patient non-carriers of SQSTM1 mutations, but they have minor size effects. The current clinical practice guidelines still recommend to measure total serum alkaline phosphatase (sALP) for PDB screening. However, genetic or bone biomarkers alone may lack sensitivity to detect PDB. Thus, the objective of this study was to develop a molecular test of PDB, combining genetic and bone biomarkers, in order to detect PDB, which is frequently asymptomatic. We genotyped 35 SNPs previously associated with PDB in 305 patients, and 292 healthy controls. In addition, serum levels of 14 bone biomarkers were assayed in 51 patients and 151 healthy controls. Bivariate and multivariate logistic regression models with adjustment for age and sex were fitted to search for a combination of SNPs and/or bone biomarkers that could best detect PDB in patient non-carriers of SQSTM1 mutations. First, a combination of five genetic markers gave rise to the highest area under the ROC curve (AUC) with 95% confidence interval [95% CI] of 0.731 [0.688; 0.773], which allowed us to detect 81.5% of patients with PDB. Second, a combination of two bone biomarkers had an AUC of 0.822 [0.726; 0.918], and was present in 81.5% of patients with PDB. Then, the combination of the five genetic markers and the two bone biomarkers increased the AUC up to 0.892 [0.833; 0.951], and detected 88.5% of patients with PDB. These results suggested that an algorithm integrating first a screen for SQSTM1 gene mutations, followed by either a genetic markers combination or a combined genetic and biochemical markers test in patients non-carrier of any SQSTM1 mutation, may detect the PDB phenotype better than biomarkers already available in the clinical practice.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».