Abstract 14727: Meteorin-like Glial Cell Differentiation Regulator is a Novel Protein Biomarker of Cardiovascular Outcomes in Patients With Diabetes and Vascular Disease: A TECOS Substudy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: To date, there are limited data on the potential role of proteomic biomarkers to predict future cardiovascular (CV) events among patients with type 2 diabetes mellitus (DM). Hypothesis: Specific protein biomarkers will be predictive of major adverse CV events (MACE) and incident heart failure hospitalization (HFH) among patients with DM. Methods: Using the Olink aptamer-based platform, we performed proteomic profiling (>700 proteins) on 440 paired cases and matched controls from placebo-assigned participants in the Trial Evaluating Cardiovascular Outcomes with Sitagliptin (TECOS). Cases were defined as having met the primary composite outcome of MACE or incident HFH and matched to controls on baseline prevalent heart failure, coronary artery disease, BMI, hemoglobin A1C, creatinine, low-density lipoprotein cholesterol, fasting status and ejection fraction. Conditional logistic regression was used to determine the association between log-transformed relative protein expression and incident MACE or HFH. False-discovery-rate (FDR) was used to adjust for multiple comparisons. Results: We identified three specific proteins that were significantly associated with prevalent MACE or HFH: METRNL, Notch 3, and ROR1 (OR 2.1, 1.6, 1.7 and q-value 0.01, 0.02, and 0.05 respectively) (Figure 1). METRNL, in particular, performed similarly to the established biomarker NT-proBNP (Figure 1). When MACE and HFH were analyzed separately, METRNL, in particular, remained strongly associated with both outcomes (OR 2.0, p<0.001 and OR 2.7, p=0.05). Conclusions: Three novel protein biomarkers, in particular METRNL (a circulating adipokine that regulates insulin-sensitivity), may identify diabetic patients at high risk for subsequent HF and MACE. Additional studies are needed to replicate these findings and uncover the biologic mechanism linking adipokine signaling and heart failure.
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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 | 0,000 |
| 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 ».