Bioactive lipid mediators in plasma are predictors of preeclampsia irrespective of aspirin therapy
Notice bibliographique
Résumé
There are few early biomarkers to identify pregnancies at risk of preeclampsia (PE) and abnormal placental function. In this cross-sectional study, we utilized targeted ultra-performance liquid chromatography-ESI MS/MS and a linear regression model to identify specific bioactive lipids that serve as early predictors of PE. Plasma samples were collected from 57 pregnant women prior to 24-weeks of gestation with outcomes of either PE (n = 26) or uncomplicated term pregnancies (n = 31), and the profiles of eicosanoids and sphingolipids were evaluated. Significant differences were revealed in the eicosanoid, (±)11,12 DHET, as well as multiple classes of sphingolipids; ceramides, ceramide-1-phosphate, sphingomyelin, and monohexosylceramides; all of which were associated with the subsequent development of PE regardless of aspirin therapy. Profiles of these bioactive lipids were found to vary based on self-designated race. Additional analyses demonstrated that PE patients can be stratified based on the lipid profile as to PE with a preterm birth linked to significant differences in the levels of 12-HETE, 15-HETE, and resolvin D1. Furthermore, subjects referred to a high-risk OB/GYN clinic had higher levels of 20-HETE, arachidonic acid, and Resolvin D1 versus subjects recruited from a routine, general OB/GYN clinic. Overall, this study shows that quantitative changes in plasma bioactive lipids detected by ultra-performance liquid chromatography-ESI-MS/MS can serve as an early predictor of PE and stratify pregnant people for PE type and risk.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».