Proteomics Profiling of Osteoporosis and Osteopenia Patients and Associated Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Bone mass reduction due to an imbalance in osteogenesis and osteolysis is characterized by low bone mineral density (LBMD) and is clinically classified as osteopenia (ON) or osteoporosis (OP), which is more severe. Multiple biomarkers for diagnosing OP and its progression have been reported; however, most of these lack specificity. This cohort study aimed to investigate sensitive and specific LBMD-associated protein biomarkers in patients diagnosed with ON and OP. A label-free liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) proteomics approach was used to analyze serum samples. Patients’ proteomics profiles were filtered for potential confounding effects, such as age, sex, chronic diseases, and medication. A distinctive proteomics profile between the control, ON, and OP groups (Q2 = 0.7295, R2 = 0.9180) was identified, and significant dysregulation in a panel of proteins (n = 20) was common among the three groups. A comparison of these proteins showed that the levels of eight proteins were upregulated in ON, compared to those in the control and the OP groups, while the levels of eleven proteins were downregulated in the ON group compared to those in the control group. Interestingly, only one protein, myosin heavy chain 14 (MYH14), showed a linear increase from the control to the ON group, with the highest abundance in the OP group. A significant separation in the proteomics profile between the ON and OP groups (Q2 = 0.8760, R2 = 0.991) was also noted. Furthermore, a total of twenty-six proteins were found to be dysregulated between the ON and the OP groups, with fourteen upregulated and twelve downregulated proteins in the OP, compared to that in the ON group. Most of the identified dysregulated proteins were immunoglobulins, complement proteins, cytoskeletal proteins, coagulation factors, and various enzymes. Of these identified proteins, the highest area under the curve (AUC) in the receiver operating characteristic (ROC) analysis was related to three proteins (immunoglobulin Lambda constant 1 (IGLC1), RNA binding protein (MEX3B), and fibulin 1 (FBLN1)). Multiple reaction monitoring (MRM), LC-MS, was used to validate some of the identified proteins. A network pathway analysis of the differentially abundant proteins demonstrated dysregulation of inflammatory signaling pathways in the LBMD patients, including the tumor necrosis factor (TNF), toll-like receptor (TL4), and interferon-γ (IFNG) signaling pathways. These results reveal the existence of potentially sensitive protein biomarkers that could be used in further investigations of bone health and OP progression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».