Amniotic fluid proteomic signatures of cervical insufficiency and their association with length of latency
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Cervical insufficiency is a precursor of preterm birth. Treatment with emergency cervical cerclage is contraindicated in the presence of intra-amniotic infection. Detecting infection with Gram stain and culture of amniotic fluid lacks sensitivity. Proteomic profiling of amniotic fluid in cervical insufficiency may help identify pregnancies best suited for emergency cerclage. METHOD OF STUDY: Thirty-two pregnant women underwent amniocentesis for routine genetic testing (n = 22) or after diagnosis of cervical insufficiency (n = 10). The proteomic profiles of the amniotic fluid samples were compared in a cross-sectional fashion, including sub-analyses of women with cervical insufficiency and latency periods of <1 week and >1 week post-diagnosis. RESULTS: Mean gestational age at diagnosis of cervical insufficiency was 21.4 weeks (95% CI 20.6-22.1). Proteomic analysis yielded 40 (7.2%, P < 0.05) differentially expressed proteins between women with delivery <1 week (n = 6) vs. >1 week (n = 4). Women who delivered <1 week had activated inflammatory response (z = 2.3, P = 6.71E-09), chemotaxis of immune cells (z = 2.9, P = 2.01E-08), and inhibited bacterial growth (z = -2.2, P = 5.82E-05). A multivariate model of eight biomarkers positively associated with cases of <1 week latency and distinguished cases from controls (97.8%, cross-validation accuracy 92.7%, P = 0.0009). CONCLUSION: In this pilot study, significant differences in the amniotic fluid proteomic profiles in cases of cervical insufficiency compared to genetic amniocentesis were observed. Proteomic signatures were predictive of achieving latency > 1 week after diagnosis of cervical insufficiency. These preliminary findings suggest that proteomic analysis may be of value in predicting outcome following cervical insufficiency and warrants further validation in larger studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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)
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 ».