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Enregistrement W3153863274 · doi:10.1136/gutjnl-2020-basl.9

O9 Redefining poor prognostic criteria for acetaminophen-induced acute liver failure using regeneration and cell-death linked miRNA signatures

2020· article· en· W3153863274 sur OpenAlexaff
Oliver Tavabie, Constantine Karvellas, Jaime L. Speiser, Chris J. Rose, Krish Menon, Andreas Prachalias, Michael A. Heneghan, Kosh Agarwal, William Lee, Mark McPhail, Varuna Aluvihare

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAMedicineLiver transplantationLogistic regressionReceiver operating characteristicInternal medicineLiver failureRetrospective cohort studyOncologyTransplantationBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Acute liver failure (ALF) remains a rare but life-threatening condition which requires early prognostication for transplantation (LTx). Existing models such as the King’s College Criteria (KCC) lack sensitivity. We have previously demonstrated the potential for regeneration linked miRNA to perform as biomarkers in acute and chronic liver disease. The aim of this study was to develop a miRNA-based prognostic model for acetaminophen (APAP) ALF. <h3>Methods</h3> Samples were provided by the US ALF Study Group. We assessed serum miRNA expression from 193 patients (94 survivors, 89 non-survivors) with APAP-ALF at two time points (early; day 1, late; day 3–5). Transplanted patients were excluded. A panel of 24 miRNA identified from our previous studies were analysed. Multiple logistic regression was used to create early and late miRNA outcome prediction models. Clinical data were incorporated to improve prognostication. <h3>Results</h3> Early up-regulation of miR-150 and down-regulation of -16–2 were associated with mortality. The early detection of miR-20a and absence of miR-149 were associated with mortality. Late up-regulation of miR-30a and down-regulation of -122, 16–2 and -21 were significantly associated with mortality. Late detection of miR-149, -17 and -191 were associated with mortality. Prognostic models were made for early and late miRNA expression. The early model contained miRNA associated with regeneration (miR-20a, -27a, -140, -150, -191) and achieved an area under the receiver operator curve (AUC) of 0.78 (95% CI 0.71<b>–</b>0.84, p&lt;0.0001). This model was enhanced when combined with the Model for End-Stage Liver Disease score (MELD) and vasopressor requirement (AUC 0.83, 95% CI 0.78–0.89, p&lt;0.0001). The late model contained miRNA associated with cell death (miR-16–2, -30a, -122, -149, -191) and achieved an AUC of 0.83. (95% CI 0.76–0.89, p&lt;0.0001). This model was enhanced when combined with MELD and vasopressor requirements (AUC 0.91, 95% CI 0.86–0.96, p&lt;0.0001). Conventional outcome prediction models performed as follows; KCC (early AUC 0.60, 95% CI 0.48–0.73, p=0.07, late AUC 0.69, 95% CI 0.56–0.82, p=0&lt;0.01), MELD (early AUC 0.72, 95% CI 0.64–0.79, p&lt;0.0001, late AUC 0.86, 95% CI 0.80–0.91, p&lt;0.0001) and ALF Study Group Prognostic Index (early AUC 0.76, 95%CI 0.69–0.83, p&lt;0.0001, late AUC 0.88, 95% CI 0.82–0.94, p&lt;0.001). <h3>Conclusion</h3> We demonstrate that specific serum miRNA have prognostic value as biomarkers in ALF. Our early model utilised regeneration linked miRNA whereas our late model utilised cell-death linked miRNA; this may signify mechanistic differences at early and late time points which determine patient survival.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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