Assessment of serum bile acid profiles as biomarkers of liver injury and liver disease in humans
Notice bibliographique
Résumé
To assess the potential of individual bile acids (IBA) and their profiles as mechanistic biomarkers of liver injury for humans in real world situations, we interrogated samples collected under minimum controlled conditions (ie subjects were not fasted). Total bile acids (TBA) have been considered to be biomarkers of liver injury for decades, and more recently, monitoring of IBA has been proposed for differentiation of variety of etiologies of liver injury. We established a LC-MS/MS methodology to analyze nine IBA, generated reference ranges, and examined effects of age, gender, and ethnicity for each IBA. Furthermore, we evaluated the ability of IBA and their profiles to detect hepatic injury in subjects with a broad range of liver impairments. To date, our study utilized the largest total cohort of samples (N = 645) that were divided into 2 groups, healthy or liver impaired, to evaluate IBA as biomarkers. The TBA serum levels in the Asian ethnic group trended higher when compared to other ethnic groups, and the serum concentrations of IBA, such as glycocholic acid (GCA), glycochenodeoxycholic acid (GCDCA), chenodeoxycholic acid (CDCA), and taurochenoxycholic acid (TCDCA) were significantly increased. To our knowledge, this report is the first to describe ethnic differences in serum concentrations of IBAs. In patients with hepatic impairments, with the exception of deoxycholic acid (DCA), the concentrations of IBAs were significantly elevated when compared with healthy subjects. The conjugated bile acids displayed greater differences between healthy subjects and subjects with hepatic impairments than non-conjugated bile acids. Furthermore, the subjects with hepatic impairments exhibited distinct profiles (signatures) of IBAs that clustered subjects according the nature of their liver impairments. Although additional studies are needed, our data suggested that the analysis of IBA has the potential to become useful for differentiation of various forms of liver injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».