<p>Confounding Patient Factors Affecting the Proper Interpretation of the Periostin Level as a Biomarker in Asthma Development</p>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The proper use of serum periostin (POSTN) as a biomarker for asthma is hindered by inconsistent performance in different clinical settings. Objective: To explore patient’s factors that may affect POSTN expression locally and systematically and its utility as a biomarker for asthma development. Materials and Methods: Here we used bioinformatics analysis of publicly available transcriptomics data to confirm that POSTN is an asthma specific gene involved in core signaling pathways enriched in the bronchial epithelium during asthma. We then explored a large number of datasets to identify possible confounders that may affect the POSTN gene expression and consequently, its interpretation as a reliable biomarker for asthma. Plasma and saliva levels of POSTN were determined in locally recruited asthmatic patients (mild, moderate and severe) compared to healthy controls to confirm the bioinformatics findings. Results: Our bioinformatics results confirmed that POSTN was consistently upregulated in the bronchial epithelium in asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) bronchial epithelium. In asthma, its mRNA expression was affected by gender, sample anatomical site and type, steroid therapy, and smoking. In our cohort, plasma POSTN was upregulated in severe and non-severe asthmatic patients. Saliva POSTN was significantly higher in non-severe asthmatic patients compared to healthy and severe asthmatic patients (specifically those who are not on Xolair (omalizumab)). Patients’ BMI, inhaled steroid use and Xolair treatment affected POSTN plasma levels. Conclusion: Up to our knowledge, this is the first study examining the level of POSTN in the saliva of asthmatic patients. Both plasma and saliva POSTN levels can aid in early diagnosis of asthma. Saliva POSTN level was more sensitive than plasma POSTN in differentiating between severe and non-severe asthmatics. Patients’ characteristics like BMI, the use of inhaled steroids, or Xolair treatment should be carefully reviewed before any meaningful interpretation of POSTN level in clinical practice. Keywords: periostin, biomarkers, transcriptomics
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».