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Enregistrement W3137084264 · doi:10.1161/str.52.suppl_1.mp11

Abstract MP11: Circulating Plasma Biomarkers Associated With Brain Arteriovenous Malformations

2021· article· en· W3137084264 sur OpenAlexaff
Sarah E. Wetzel‐Strong, Shantel Weinsheimer, Jeffrey Nelson, Ludmila Pawlikowska, Dewi Clark, Charles E. McCulloch, Helen Kim, Marie E. Faughnan, Douglas A. Marchuk

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Anomalies and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiomarkerInternal medicineArteriovenous malformationAngiogenesisGastroenterologyOncologyPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Circulating plasma protein profiling may aid in the identification of cerebrovascular disease signatures. This study aimed to identify circulating angiogenic and inflammatory biomarkers that may serve as biomarkers to differentiate sporadic brain arteriovenous malformation (bAVM) patients from other conditions with brain AVMs, including hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) patients. Methods: The Quantibody Human Angiogenesis Array 1000 (Raybiotech) is an ELISA multiplex panel that was used to assess the levels of 60 proteins related to angiogenesis and inflammation in heparin plasma samples from 13 sporadic unruptured bAVM patients (69% male, mean age 51 years) and 37 patients with HHT (40% male, mean age 47 years, n=19 (51%) with bAVM). The Quantibody Q-Analyzer tool was used to calculate biomarker concentrations based on the standard curve for each marker and log-transformed marker levels were evaluated for associations between disease states using a multivariable interval regression model adjusted for age, sex, ethnicity and collection site. Statistical significance was based on Bonferroni correction for multiple testing of 60 biomarkers (P< 8.3x10 - 4 ). Results: Circulating levels of two plasma proteins differed significantly between sporadic bAVM and HHT patients: PDGF-BB (P=2.6x10 -4 , PI= 3.37, 95% CI:1.76-6.46) and CCL5 (P=6.0x10 -6 , PI=3.50, 95% CI=2.04-6.03). When considering markers with a nominal p-value of less than 0.01, MMP1 and angiostatin levels also differed between patients with sporadic bAVM and HHT. Markers with nominal p-values less than 0.05 when comparing sporadic brain AVM and HHT patients also included angiostatin, IL2, VEGF, GRO, CXCL16, ITAC, and TGFB3. Among HHT patients, the circulating levels of UPAR and IL6 were elevated in patients with documented bAVMs when considering markers with nominal p-values less than 0.05. Conclusions: This study identified differential expression of two promising plasma biomarkers that differentiate sporadic bAVMs from patients with HHT. Furthermore, this study allowed us to evaluate markers that are associated with the presence of bAVMs in HHT patients, which may offer insight into mechanisms underlying bAVM pathophysiology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2021
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