Complement factor D as a predictor of Achilles tendon healing and long‐term patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Dense connective tissue healing, such as tendon, is protracted leading to highly variable and unsatisfactory patient outcomes. Biomarkers prognostic of long-term clinical outcomes is, however, unknown. The present study was designed to investigate the proteomic profile of healing, identify potential biomarkers, and assess their association with the patient's long-term outcomes after ATR. Quantitative mass spectrometry analysis demonstrated 1423 proteins in healing and contralateral healthy Achilles tendons of 28 ATR patients. Comparing healing at 2 weeks and healthy protein profiles, we identified 821 overlapping, 390 upregulated, and 17 downregulated proteins. Upregulated proteins are related mainly to extracellular matrix organization and metabolism, while downregulated pathways were associated with exocytosis in immune modulation and thrombosis formation. Further proteomic profiling in relation to validated patient outcomes revealed the downregulated pro-inflammatory complement factor D (CFD) as the most reliable predictive biomarker of successful tendon healing. Our finding showed a comprehensive proteomic landscape and bioinformatics on human connective tissue, indicating subtype-specific and shared biological processes and proteins in healing and healthy Achilles tendons, as well as in tendons related to good and poor patient outcomes. Inflammatory protein CFD and serpin family B member 1 were finally identified as potential predictive biomarkers of effective healing outcomes when combined the proteomic profiles with a validated clinical database. Following the future elucidation of the mechanisms associated with the identified biomarkers as predictors of good outcomes, our findings could lead to improved prognostic accuracy and development of targeted treatments, thus improving the long-term healing outcomes for all patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».