O24‐5: Altered megakaryocyte and platelet parameters in idiopathic pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: The role of megakaryocytes and platelets in idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is ill-defined. We sought to investigate whether megakaryocyte/platelet gene signature and/or platelet parameters (i.e., platelet counts, mean platelet volume [MPV]) in peripheral blood predicts outcome in IPF. Methods: Blood transcriptome data of IPF patients in the NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) repository GSE93606 were analyzed. Enrichment of megakaryocytes and platelets in the blood were estimated using xCell, a novel computational method that assesses enrichment of individual cell types based on gene expression profile. We compared the disease progression-free survival between patients with high megakaryocyte/platelet enrichment score and patients with low enrichment score, using log-rank test. We also compared the overall survival between patients with high platelet parameters and patients with low platelet parameters in our IPF clinic, using log-rank test. A p-value <0.05 was considered statistically significant. Results: IPF patients with higher megakaryocyte score (above median) in blood transcriptome had lower disease progression-free survival than IPF patients with lower megakaryocyte score (below median) (p=0.0096). IPF patients with higher platelet counts had lower 2-year survivals than IPF patients with lower platelet counts in our clinic (p=0.0384). Conclusion: Blood transcriptome enriched with the megakaryocyte gene signature and higher platelet counts predict poor outcome in IPF. These data suggest that a megakaryocyte gene signature and platelet counts in peripheral blood may be novel biomarkers in IPF.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».