Assessment of liver fibrosis progression and regression by a serological collagen turnover profile
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for noninvasive biomarkers that can identify patients with progressive liver fibrosis and monitor response to antifibrotic therapy. An equally important need is identification of patients with spontaneous fibrosis regression, since they may not need treatment nor be included in clinical studies with fibrosis as end point. Circulating biomarkers, originating from defined fragments of the scar tissue itself, may serve as valuable tools for this aspect of precision medicine. We investigated a panel of serological collagen formation and degradation markers to identify patients likely to regress or progress in absence of a therapeutic intervention. Plasma samples from patients with moderate-stage hepatitis C receiving placebo treatment in a phase II trial of the peroxisome proliferator-activated receptor agonist farglitazar were included. The patients had matched liver biopsies at baseline and 52 wk of follow-up. Serological biomarkers of collagen formation (PRO-C3, PRO-C4, PRO-C5) and collagen degradation (C3M, C4M, and C6M) were analyzed. Logistic regression analysis including PRO-C3 and C6M identified subjects with progressive liver fibrosis with an AUROC of 0.91 ( P < 0.0001) and positive and negative predictive values (PPV/NPV) of 75.0%/88.6%. Low levels of PRO-C5 predicted a spontaneous regression phenotype, with an odds ratio of 33.8 times higher compared with patients with high levels ( P < 0.0025) with an AUROC of 0.78 ( P < 0.0001) and PPV/NPV of 60.0%/95.7%. Two collagen fragments (PRO-C3 and C6M) identified liver fibrosis progressors, and one collagen fragment (PRO-C5) identified liver fibrosis regressors. These biomarkers may improve patient stratification and monitor treatment efficacy in studies with fibrosis as clinical end point. NEW & NOTEWORTHY In this study we report two biomarkers of collagen fragments (PRO-C3 and C6M) that are able to identify liver fibrosis progressors while one biomarker (PRO-C5) identified liver fibrosis regressors. In particular, we present three noninvasive biomarkers that can be used to identify patients with progressive liver fibrosis, monitor response to antifibrotic therapy, and also identify the spontaneous liver fibrosis regression phenotype.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».