Abstract TMP100: Biology of Stroke: Role of ELL2, GLIPR1, MAPKAPK3 Genes in Identifying Atrial Fibrillation Cause of Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: An accurate test to identify atrial fibrillation in ischemic stroke populations would be of significant clinical utility. Using the Biomarkers of Acute Stroke Etiology (BASE) trial (NCT02014896) dataset, our goal was to utilize a database of genes appearing in literature determine if gene expression accurately differentiate patients with atrial fibrillation from those with large artery stroke. Methods: BASE enrolled suspected stroke patients presenting to 20 hospitals within 24 hrs of symptom onset. Final gold standard diagnosis and stroke etiology were determined by an adjudication committee using all hospital data but blinded to RNA test results. Whole blood, obtained in PAXgene tubes, was frozen at -20C within 72 hrs and analyzed at a core lab (Ischemia Care, LLC, Dayton, OH) using Affymetrix HTA micro arrays. Genes were filtered to those appearing in stroke literature resulting in 543 potential signature genes. A two-way random forest classifier was built through cross validation of the training data resulting in a 3 gene diagnostic signature with robust performance conserved across literature consisting of ELL2, GLIPR1, MAPKAPK3 genes. Results: Overall, 99 patients were enrolled with NIHSS>5, 68 (69%) with atrial fibrillation cause of stroke and 31 (31%) with large artery stroke; (48%) were male, and median (IQR) age was 74.4 (66.1,81.7). Median (IQR) time from symptoms to blood collection was 420 (322, 472) minutes. Coexistent pathology at presentation included high blood pressure 84 (85%), hyperlipidemia 45 (45%), diabetes 31 (31%), and coronary artery disease 38 (38%). Three genes were able to differentiate atrial fibrillation from large vessel stroke; C-statistic 0.86 (0.52-1.0, 95% CI), sensitivity 0.93 (0.56-1.0, 95% CI) and specificity of 0.58 (0.35-0.81, 95% CI ). Conclusion: RNA expression of ELL2, GLIPR1, MAPKAPK3 genes differentiates atrial fibrillation stroke patients from those with large artery stroke, and may have therapeutic and outcome implications.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».