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Enregistrement W3082299949 · doi:10.1097/md.0000000000021463

Validating candidate biomarkers for different stages of non-alcoholic fatty liver disease

2020· article· en· W3082299949 sur OpenAlexaff
Reem B Alqarni, Muhammad Darwesh Iqbal, Maram Alotaibi, Faisal Alsaif, Assim A. Alfadda, Hisham Alkhalidi, Fahad Bamehriz, Mazen Hassanain

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityCanadian Obesity Network
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and Technology
Mots-clésMedicineFatty liverSteatosisBiomarkerInternal medicineCandidate geneGastroenterologyCirrhosisFibrosisPopulationDiseaseStage (stratigraphy)PathologyGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a common chronic condition caused by the accumulation of fat in the liver. NAFLD may range from simple steatosis to advanced cirrhosis, and affects more than 1 billion people around the world. To date, there has been no effective treatment for NAFLD. In this study, we evaluated the expression of 4 candidate NAFLD biomarkers to assess their possible applicability in the classification and treatment of the disease.Twenty-six obese subjects, who underwent bariatric surgery, were recruited and their liver biopsies obtained. Expression of 4 candidate biomarker genes, PNPLA3, COL1A1, PPP1R3B, and KLF6 were evaluated at gene and protein levels by RT-qPCR and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), respectively.A significant increase in the levels of COL1A1 protein (P = .03) and PNPLA3 protein (P = .03) were observed in patients with fibrosis-stage NAFLD compared to that in patients with steatosis-stage NAFLD. However, no significant differences were found in abundance of PPP1R3B and KLF6 proteins or at the gene level for any of the candidate.This is the first study, to our knowledge, to report on the expression levels of candidate biomarker genes for NAFLD in the Saudi population. Although PNPLA3 and PPP1R3B had been previously suggested as biomarkers for steatosis and KLF6 as a possible marker for the fibrosis stage of NAFLD, our results did not support these findings. However, other studies that had linked PNPLA3 to fibrosis in advanced NAFLD supported our current finding of high PNPLA3 protein in patients with fibrosis. Additionally, our results support COL1A1 protein as a potential biomarker for the fibrosis stage of NAFLD, and indicate its use in the screening of patients with NAFLD. Further studies are required to validate the use of COL1A1 as a biomarker for advanced NAFLD in a larger cohort.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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