Abstract WP196: MicroRNA and IGF-1 as Predictive Biomarkers for Stroke Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although several studies focus on biomarkers for stroke diagnosis, few studies have identified biomarkers that predict stroke recovery. In our preclinical studies, we identified that the peptide hormone insulin-like growth factor (IGF-1) and specific small non-coding RNA (miRNA) are inversely corelated with stroke severity as measured by infarct volume. The objective of this study is to assess the potential of miRNA and IGF-1 to serve as predictors of stroke outcomes in patients as assessed by NIHSS at 90 days after stroke. Methods: Male and female patients ages (19-91) years were enrolled at the emergency department of a local hospital. NIHSS scores were obtained at presentation, discharge from the hospital, and 90-day follow-up. Scores were binned into mild (1-4), moderate (5-20) and severe (≥ 21). Prospective blood specimens were collected from the participant within 24 hours of presentation to the emergency department and at 90 + 7 days after initial presentation. Plasma IGF-1 levels were estimated using the Quantikine ELISA for human IGF-1 and and miR-363 expression was determined by qRT-PCR using hsa-miR-363-3p primers. IGF-1 and mir363-3p levels from blood samples collected within 24h of presentation were correlated with binned NIHSS-90 days, separately for males and females. Results: In males, there was no correlation between the degree of stroke severity at 90 days with either IGF-1 levels or mir363-3p. In females, there was significant inverse correlation between IGF-1 levels and NIHSS-90d scores (r=-0.467; p<0.05), indicating that higher IGF-1 levels were predictive of better stroke recovery. However, miR-363 levels did not correlate with the 90d NIHSS. Conclusion: These pilot data suggest that IGF-1 is a strong predictor of stroke severity in females and has the potential to serve as a surrogate measure for stroke recovery. Supported by TAMUOVPR and TBSI seed grant to FS
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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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».