Multiplex proteomics using proximity extension assay for the identification of protein biomarkers predictive of acute graft-vs.-host disease in allogeneic hematopoietic cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) is associated with acute graft-vs.-host disease (aGVHD). The presented study applied a novel multiplex antibody-based proximity extension assay (PEA) proteomic platform that can detect thousands of serum proteins simultaneously for the identification of potential biomarkers of aGVHD. METHODS: Serum samples from 28 patients who underwent allogeneic HCT for acute myeloid leukemia (AML) were analyzed; 17 were diagnosed with grade II-IV aGVHD while 11 patients were not. Samples collected on day -6, day 0, +14, +30, +60 and +90 post-HCT were analyzed for the relative concentrations of 552 proteins. The concentration of each protein from baseline to the closest time point before onset of aGVHD, or to the latest time point in control patients, was documented. RESULTS: Individualized analysis identified 26 proteins demonstrating ≥3-fold increase at aGVHD onset compared to baseline, eliminating proteins with a similar increase in controls. Another approach used paired t-testing and logistic regression that identified a four-marker panel, including SLAMF7, IL-1ra, BTN3A2 and DAB2, where individual log-likelihood ratios ranged from 3.99 to 8.15 (logistic regression, p=0.004-0.046). When combined, the four-marker panel demonstrated an area under the curve (AUC) of 0.90 (95% CI: 0.78-1.00; p=0.0006) with high negative predictive value of 81.8% and positive predictive value of 86.7%. All four markers play a physiological role in immune regulation. Among these, three were also present in the individualized analysis (SLAMF7, IL-1ra and BTN3A2). CONCLUSIONS: We conclude that serum proteins identified using multiplex proteomics, particularly SLAMF7, IL-1ra, BTN3A2 and DAB2, may potentially predict aGVHD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».