Proteomic Analysis of Maternal Urine for the Early Detection of Preeclampsia and Fetal Growth Restriction
Notice bibliographique
Résumé
Background: To explore the use of maternal urine proteome for the identification of preeclampsia biomarkers. Methods: Maternal urine samples from women with and without preeclampsia were used for protein discovery followed by a validation study. The targeted proteins of interest were then measured in urine samples collected at 20–24 and 30–34 weeks among nine women who developed preeclampsia, one woman with fetal growth restriction, and 20 women with uncomplicated pregnancies from a longitudinal study. Protein identification and quantification was obtained using liquid chromatography–tandem mass spectrometry (LC–MS/MS). Results: Among the 1108 urine proteins quantified in the discovery study, 21 were upregulated in preeclampsia and selected for validation. Nineteen (90%) proteins were confirmed as upregulated in preeclampsia cases. Among them, two proteins, ceruloplasmin and serpin A7, were upregulated at 20–24 weeks and 30–34 weeks of gestation (p < 0.05) in cases of preeclampsia, and could have served to identify 60% of women who subsequently developed preeclampsia and/or fetal growth restriction at 20–24 weeks of gestation, and 78% at 30–34 weeks, for a false-positive rate of 10%. Conclusions: Proteomic profiling of maternal urine can differentiate women with and without preeclampsia. Several proteins including ceruloplasmin and serpin A7 are upregulated in maternal urine before the diagnosis of preeclampsia and potentially fetal growth restriction.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».