Urinary metabolomic signatures as indicators of injury severity following traumatic brain injury: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of fluid metabolites has the potential to provide insight into the neuropathophysiology of injury in patients with traumatic brain injury (TBI). Using a 1H nuclear magnetic resonance (NMR)-based quantitative metabolic profiling approach, this study determined (1) if urinary metabolites change during recovery in patients with mild to severe TBI; (2) whether changes in urinary metabolites correlate to injury severity; (3) whether biological pathway analysis reflects mechanisms that mediate neural damage/repair throughout TBI recovery. Urine samples were collected within 7 days and at 6-months post-injury in male participants (n = 8) with mild-severe TBI. Samples were analyzed with NMR-based quantitative spectroscopy for metabolomic profiles and analyzed with multivariate statistical and machine learning-based analyses. Lower levels of homovanillate (R = −0.74, p ≤ 0.001), L-methionine (R = −0.78, p < 0.001), and thymine (R = −0.85, p < 0.001) negatively correlated to injury severity. Pathway analysis revealed purine metabolism to be a primary pathway (p < 0.01) impacted by TBI. This study provides pilot data to support the use of urinary metabolites in clinical practice to better interpret biochemical changes underlying TBI severity and recovery. The discovery of urinary metabolites as biomarkers may assist in objective and rapid identification of TBI severity and prognosis. Thus, 1H NMR metabolomics has the potential to facilitate the adaptation of treatment programs that are personalized to the patient’s needs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».