Development and Validation of Apolipoprotein AI-Associated Lipoprotein Proteome Panel for the Prediction of Cholesterol Efflux Capacity and Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Cholesterol efflux capacity (CEC) is a measure of HDL function that, in cell-based studies, has demonstrated an inverse association with cardiovascular disease. The cell-based measure of CEC is complex and low-throughput. We hypothesized that assessment of the lipoprotein proteome would allow for precise, high-throughput CEC prediction. METHODS After isolating lipoprotein particles from serum, we used LC-MS/MS to quantify 21 lipoprotein-associated proteins. A bioinformatic pipeline was used to identify proteins with univariate correlation to cell-based CEC measurements and generate a multivariate algorithm for CEC prediction (pCE). Using logistic regression, protein coefficients in the pCE model were reweighted to yield a new algorithm predicting coronary artery disease (pCAD). RESULTS Discovery using targeted LC-MS/MS analysis of 105 training and test samples yielded a pCE model comprising 5 proteins (Spearman r = 0.86). Evaluation of pCE in a case–control study of 231 specimens from healthy individuals and patients with coronary artery disease revealed lower pCE in cases (P = 0.03). Derived within this same study, the pCAD model significantly improved classification (P < 0.0001). Following analytical validation of the multiplexed proteomic method, we conducted a case–control study of myocardial infarction in 137 postmenopausal women that confirmed significant separation of specimen cohorts in both the pCE (P = 0.015) and pCAD (P = 0.001) models. CONCLUSIONS Development of a proteomic pCE provides a reproducible high-throughput alternative to traditional cell-based CEC assays. The pCAD model improves stratification of case and control cohorts and, with further studies to establish clinical validity, presents a new opportunity for the assessment of cardiovascular health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».