Poly-hydroxylated bile acids and their prognostic roles in Alagille syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The liver manifestations of Alagille syndrome (ALGS) are highly variable, and factors affecting its prognosis are poorly understood. We asked whether or not the composition of bile acids in ALGS patients with good clinical outcomes differs from those with poor outcomes, and whether bile acids could be used as prognostic biomarkers. Blood for bile acid profiling were collected from genetically confirmed JAG1-associated ALGS patients before one year of age. Good prognosis was defined as survival with native liver and total bilirubin (TB) < 85.5 µmol/L, while poor prognosis as either liver transplanted, died of liver failure, or TB ≥ 85.5 µmol/L at last follow-up. We found that the concentrations of two poly-hydroxylated bile acids, tauro-2β,3α,7α,12α-tetrahydroxylated bile acid (THBA), and glyco-hyocholic acid (GHCA), were significantly increased in patients with good prognosis compared to those with poor prognosis (AUC = 0.836 and 0.782, respectively) in the discovery cohort. The same trend was also observed in the molar ratios of GHCA to GCDCA and THCA to TCDCA (both AUC = 0.836). A validation cohort confirmed these findings. Notably, tauro‐2β,3α,7α,12α-THBA achieved the highest prediction accuracy of 88.00% (92.31% sensitivity and 83.33% specificity); GHCA at > 607.69 nmol/L was associated with native liver survival (hazard ratio: 6.456, 95% CI: 1.173–35.545, P = 0.032). We identified two poly-hydroxylated bile acids as the liver prognostic biomarkers of ALGS patients. Enhanced hydroxylation of bile acids may result in better clinical outcomes.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».