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Enregistrement W3048162181 · doi:10.1002/art.41483

Association of a Serum Protein Signature With Rheumatoid Arthritis Development

2020· article· en· W3048162181 sur OpenAlexafffund
Liam J. O’Neil, Victor Spicer, Irene Smolik, Xiaobo Meng, Rishi R. Goel, Vidyanand Anaparti, John A. Wilkins, Hani El‐Gabalawy

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRheumatoid arthritisMedicineCohortBiomarkerImmunologyProteomeDiseaseProteomicsInternal medicineRheumatoid factorOncologyBioinformaticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The pathophysiologic events that precede the onset of rheumatoid arthritis (RA) remain incompletely understood. This study was undertaken to identify changes in the serum proteome that precede the onset of RA, with the aim of providing new insights into the pathogenic mechanisms that lead to its development. METHODS: In a cohort of first-degree relatives of Indigenous North American RA patients, the SomaScan proteomics platform was used to determine the levels of 1,307 proteins in multiple longitudinal serum samples from 17 individuals who were followed up prospectively to the time of disease onset. Proteomic signatures from this group of individuals (designated the progressor group) were compared to those in a group of individuals who were considered at risk of developing RA, stratified as either positive (n = 63) or negative (n = 47) for anti-citrullinated protein antibodies (ACPAs) (designated the at-risk group). Machine learning was used to identify a protein signature that could accurately classify those individuals at highest risk of future RA development. RESULTS: A preclinical proteomic signature that differentiated RA progressors from at-risk individuals, irrespective of ACPA status, was identified (area under the curve 0.913, accuracy 91.2%). Importantly, the predictive preclinical proteomic signature was present not only in serum samples obtained close to the onset of RA, but also in serum samples obtained a median of 30.9 months prior to onset. Network analysis implicated the activation of Toll-like receptor 2 and production of tumor necrosis factor and interleukin-1 as key events that precede RA progression. CONCLUSION: Alterations in the serum proteome in the preclinical phase of RA can emerge years prior to the onset of disease. Our findings suggest that the serum proteome provides a rich source of proteins serving both to classify at-risk individuals and to identify molecular pathways involved in the development of clinically detectable RA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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