Serum N-glycan markers for diagnosing liver fibrosis induced by hepatitis B virus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis B virus (HBV) infection is the primary cause of hepatitis with chronic HBV infection, which may develop into liver fibrosis, cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Detection of early-stage fibrosis related to HBV infection is of great clinical significance to block the progression of liver lesion. Direct liver biopsy is regarded as the gold standard to detect and assess fibrosis; however, this method is invasive and prone to clinical sampling error. In order to address these issues, we attempted to find more convenient and effective serum markers for detecting HBV-induced early-stage liver fibrosis. AIM: To investigate serum N-glycan profiling related to HBV-induced liver fibrosis and verify multiparameter diagnostic models related to serum N-glycan changes. METHODS: < 0.05) in different fibrosis stages were selected in the modeling group, and multiparameter diagnostic models were established based on changed N-glycan levels by logistic regression analysis. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to evaluate diagnostic efficacy of N-glycans models. These models were then compared with the aspartate aminotransferase to platelet ratio index (APRI) , fibrosis index based on the four factors (FIB-4), glutamyltranspeptidase platelet albumin index (S index), GlycoCirrho-test, and GlycoFibro-test. Furthermore, we combined multiparameter diagnostic models with alanine aminotransferase (ALT) and platelet (PLT) tests and compared their diagnostic power. In addition, the diagnostic accuracy of N-glycan models was also verified in the validation group of patients. RESULTS: Multiparameter diagnostic models constructed based on N-glycan peak 1, 3, 4 and 8 could distinguish between different stages of liver fibrosis. The area under ROC curves (AUROCs) of Model A and Model B were 0.890 and 0.752, respectively differentiating fibrosis F0-F1 from F2-F4, and F0-F2 from F3-F4, and surpassing other serum panels. However, AUROC (0.747) in Model C used for the diagnosis of F4 from F0-F3 was lower than AUROC (0.795) in FIB-4. In combination with ALT and PLT, the multiparameter models showed better diagnostic power (AUROC = 0.912, 0.829, 0.885, respectively) when compared with other models. In the validation group, the AUROCs of the three combined models (0.929, 0.858, and 0.867, respectively) were still satisfactory. We also applied the combined models to distinguish adjacent fibrosis stages of 432 patients (F0-F1/F2/F3/F4), and the AUROCs were 0.917, 0.720 and 0.785. CONCLUSION: Multiparameter models based on serum N-glycans are effective supplementary markers to distinguish between adjacent fibrosis stages of patients caused by HBV, especially in combination with ALT and PLT.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».