Low Serum-Derived Syncytin-2 Levels in Exosome at Early Pregnancy is a Predictor of Preeclampsia: A Prospective Pilot Study in Benin, West Africa
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia (PE) affects 2 to 8% of pregnant women and represents one of the major causes of maternal and perinatal morbidity and mortality, particularly in sub-Saharan Africa. A limited number of biomarkers have been proposed for the identification of pregnant women predisposed to preeclampsia. Syncytin-2 is an endogenous retrovirus envelope protein playing a key role in placental formation through the fusion of villous cytotrophoblasts, resulting in syncytiotrophoblast formation. The reduction of Syncytin-2 levels detected in placental tissue and on the surface of exosomes has been shown to strongly correlate with the severity of symptoms in preeclamptic patients. We were thus interested in conducting an analysis of a Benin cohort of pregnant women over the predictive value of this marker. From July 2015 to January 2017, 260 pregnant women were recruited in two health facilities. Blood samples were monthly collected from the beginning of pregnancy up to 20 weeks of gestation and exosomes were then isolated. We then compared Syncytin-2 levels in exosome preparations from women who presented PE to those with normal pregnancy. Our results showed that Syncytin-2 significantly decreased between 7 to 10 weeks of gestation in pregnant women with PE compared to normal pregnant women (p=0.02). Our study thereby suggests that Syncytin-2 could be a promising biomarker for early diagnosis of PE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».