Metabolomics as a Driver in Advancing Precision Medicine in Sepsis
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
The objective of this review is to explain the science of metabolomics-a science of systems biology that measures and studies endogenous small molecules (metabolites) that are present in a single biological sample-and its application to the diagnosis and treatment of sepsis. In addition, we discuss how discovery through metabolomics can contribute to the development of precision medicine targets for this complex disease state and the potential avenues for those new discoveries to be applied in the clinical environment. A nonsystematic literature review was performed focusing on metabolomics, pharmacometabolomics, and sepsis. Human (adult and pediatric) and animal studies were included. Metabolomics has been investigated in the diagnosis, prognosis, and risk stratification of sepsis, as well as for the identification of drug target opportunities. Metabolomics elucidates a new level of detail when compared with other systems biology sciences, with regard to the metabolites that are most relevant in the pathophysiology of sepsis, as well as highlighting specific biochemical pathways at work in sepsis. Metabolomics also highlights biochemical differences between sepsis survivors and nonsurvivors at a level of detail greater than that demonstrated by genomics, transcriptomics, or proteomics, potentially leading to actionable targets for new therapies. The application of pharmacometabolomics and its integration with other systems pharmacology to sepsis therapeutics could be particularly helpful in differentiating drug responders and nonresponders and furthering knowledge of mechanisms of drug action and response. The accumulated literature on metabolomics suggests it is a viable tool for continued discovery around the pathophysiology, diagnosis and prognosis, and treatment of sepsis in both adults and children, and it provides a greater level of biochemical detail and insight than other systems biology approaches. However, the clinical application of metabolomics in sepsis has not yet been fully realized. Prospective validation studies are needed to translate metabolites from the discovery phase into the clinical utility phase.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle