A quantitative metabolomics profiling approach for the noninvasive assessment of liver histology in patients with chronic hepatitis C
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-throughput technologies have the potential to identify non-invasive biomarkers of liver pathology and improve our understanding of basic mechanisms of liver injury and repair. A metabolite profiling approach was employed to determine associations between alterations in serum metabolites and liver histology in patients with chronic hepatitis C virus (HCV) infection. METHODS: Sera from 45 non-diabetic patients with chronic HCV were quantitatively analyzed using (1)H-NMR spectroscopy. A metabolite profile of advanced fibrosis (METAVIR F3-4) was established using orthogonal partial least squares discriminant analysis modeling and validated using seven-fold cross-validation and permutation testing. Bioprofiles of moderate to severe steatosis (≥33 %) and necroinflammation (METAVIR A2-3) were also derived. The classification accuracy of these profiles was determined using areas under the receiver operator curves (AUROCSs) measuring against liver biopsy as the gold standard. RESULTS: In total 63 spectral features were profiled, of which a highly significant subset of 21 metabolites were associated with advanced fibrosis (variable importance score >1 in multivariate modeling; R(2) = 0.673 and Q(2) = 0.285). For the identification of F3-4 fibrosis, the metabolite bioprofile had an AUROC of 0.86 (95 % CI 0.74-0.97). The AUROCs for the bioprofiles for moderate to severe steatosis were 0.87 (95 % CI 0.76-0.97) and for grade A2-3 inflammation were 0.73 (0.57-0.89). CONCLUSION: This proof-of-principle study demonstrates the utility of a metabolomics profiling approach to non-invasively identify biomarkers of liver fibrosis, steatosis and inflammation in patients with chronic HCV. Future cohorts are necessary to validate these findings.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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)
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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 découle