First-trimester metabolomic prediction of stillbirth
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stillbirth remains a major problem in both developing and developed countries. Omics evaluation of stillbirth has been highlighted as a top research priority.Objective: To identify new putative first-trimester biomarkers in maternal serum for stillbirth prediction using metabolomics-based approach.Methods: Targeted, nuclear magnetic resonance (NMR) and mass spectrometry (MS), and untargeted liquid chromatography-MS (LC-MS) metabolomic analyses were performed on first-trimester maternal serum obtained from 60 cases that subsequently had a stillbirth and 120 matched controls. Metabolites by themselves or in combination with clinical factors were used to develop logistic regression models for stillbirth prediction. Prediction of stillbirths overall, early (<28 weeks and <32 weeks), those related to growth restriction/placental disorder, and unexplained stillbirths were evaluated.Results: Targeted metabolites including glycine, acetic acid, L-carnitine, creatine, lysoPCaC18:1, PCaeC34:3, and PCaeC44:4 predicted stillbirth overall with an area under the curve [AUC, 95% confidence interval (CI)] = 0.707 (0.628–0.785). When combined with clinical predictors the AUC value increased to 0.740 (0.667–0.812). First-trimester targeted metabolites also significantly predicted early, unexplained, and placental-related stillbirths. Untargeted LC-MS features combined with other clinical predictors achieved an AUC (95%CI) = 0.860 (0.793–0.927) for the prediction of stillbirths overall. We found novel preliminary evidence that, verruculotoxin, a toxin produced by common household molds, might be linked to stillbirth.Conclusions: We have identified novel biomarkers for stillbirth using metabolomics and demonstrated the feasibility of first-trimester prediction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».