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Enregistrement W4200553076 · doi:10.1002/clt2.12091

Large‐scale plasma proteomics can reveal distinct endotypes in chronic obstructive pulmonary disease and severe asthma

2021· article· en· W4200553076 sur OpenAlexaff
Masaru Suzuki, John Cole, Satoshi Konno, Hironi Makita, Hiroki Kimura, Masaharu Nishimura, Rose A. Maciewicz

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Allergy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesJapan Allergy FoundationKyorin PharmaceuticalPfizerAstraZenecaBoehringer Ingelheim
Mots-clésEndotypeMedicineAsthmaCOPDProteomicsDiseaseProteomePulmonologyImmunologyPulmonary diseaseEosinophiliaBioinformaticsComputational biologyInternal medicineGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic airway diseases including chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthma are heterogenous in nature and endotypes within are underpinned by complex biology. This study aimed to investigate the utility of proteomic profiling of plasma combined with bioinformatic mining, and to define molecular endotypes and expand our knowledge of the underlying biology in chronic respiratory diseases. METHODS: The plasma proteome was evaluated using an aptamer-based affinity proteomics platform (SOMAscan®), representing 1238 proteins in 34 subjects with stable COPD and 51 subjects with stable but severe asthma. For each disease, we evaluated a range of clinical/demographic characteristics including bronchodilator reversibility, blood eosinophilia levels, and smoking history. We applied modified bioinformatic approaches used in the evaluation of RNA transcriptomics. RESULTS: Subjects with COPD and severe asthma were distinguished from each other by 365 different protein abundancies, with differential pathway networks and upstream modulators. Furthermore, molecular endotypes within each disease could be defined. The protein groups that defined these endotypes had both known and novel biology including groups significantly enriched in exosomal markers derived from immune/inflammatory cells. Finally, we observed associations to clinical characteristics that previously have been under-explored. CONCLUSION: This investigational study evaluating the plasma proteome in clinically-phenotyped subjects with chronic airway diseases provides support that such a method can be used to define molecular endotypes and pathobiological mechanisms that underpins these endotypes. It provided new concepts about the complexity of molecular pathways that define these diseases. In the longer term, such information will help to refine treatment options for defined groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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