Cell-free, high-density lipoprotein–specific phospholipid efflux assay predicts incident cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDCellular cholesterol efflux capacity (CEC) is a better predictor of cardiovascular disease (CVD) events than HDL-cholesterol (HDL-C) but is not suitable as a routine clinical assay.METHODSWe developed an HDL-specific phospholipid efflux (HDL-SPE) assay to assess HDL functionality based on whole plasma HDL apolipoprotein-mediated solubilization of fluorescent phosphatidylethanolamine from artificial lipid donor particles. We first assessed the association of HDL-SPE with prevalent coronary artery disease (CAD): study I included NIH severe-CAD (n = 50) and non-CAD (n = 50) participants, who were frequency matched for sex, BMI, type 2 diabetes mellitus, and smoking; study II included Japanese CAD (n = 70) and non-CAD (n = 154) participants. We also examined the association of HDL-SPE with incident CVD events in the Prevention of Renal and Vascular End-stage Disease (PREVEND) study comparing 340 patients with 340 controls individually matched for age, sex, smoking, and HDL-C levels.RESULTSReceiver operating characteristic curves revealed stronger associations of HDL-SPE with prevalent CAD. The AUCs in study I were as follows: HDL-SPE, 0.68; apolipoprotein A-I (apoA-I), 0.62; HDL-C, 0.63; and CEC, 0.52. The AUCs in study II were as follows: HDL-SPE, 0.83; apoA-I, 0.64; and HDL-C, 0.53. Also longitudinally, HDL-SPE was significantly associated with incident CVD events independent of traditional risk factors with ORs below 0.2 per SD increment in the PREVEND study (P < 0.001).CONCLUSIONHDL-SPE could serve as a routine clinical assay for improving CVD risk assessment and drug discovery.TRIAL REGISTRATIONClinicalTrials.gov NCT01621594.FUNDINGNHLBI Intramural Research Program, NIH (HL006095-06).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».