The Proteomic Signature of Recombinant Growth Hormone in Recreational Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Administration of human growth hormone (hGH) is prohibited in competitive sport and its detection in an athlete's sample triggers an adverse analytical finding. However, the biological processes that are modulated by recombinant hGH are not well characterized and associated blood serum proteins may constitute new biomarkers for hGH misuse. METHODS: Thirty-five recreational athletes were enrolled in a study to investigate the time- and dose-dependent response of serum protein levels to recombinant hGH administration. Participants were randomly assigned to 4 groups, receiving 1 of 3 different doses of recombinant hGH or a placebo. Bio samples were collected at 22 time points over a period of 13 weeks, starting 4 weeks before treatment, during 3 weeks of treatment, and at 6 weeks' follow-up. A total of 749 serum samples were analyzed for 1305 protein markers using the SOMAscan proteomics platform. RESULTS: We identified 66 proteins that significantly associated with recombinant hGH administration and dosage, including well known hGH targets, such as IGF1, but also previously unknown hGH-related proteins (eg, protease inhibitors, WFIKKN1, and chemokines, CCL2). Network analysis revealed changes in specific biological pathways, mainly related to the immune system and glucose metabolism. CONCLUSION: Our analysis suggests that hGH administration affects biological processes more strongly than previously acknowledged. Some of the proteins were dysregulated even after hGH treatment and could potentially be developed into biomarkers for hGH misuse. Moreover, our findings suggest new roles for hGH-associated proteins in the etiology of hGH-related diseases and may indicate new risks that may be associated with hGH misuse.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».