Methodological development of molecular endotype discovery from synovial fluid of individuals with knee osteoarthritis: the STEpUP OA Consortium
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives To develop and validate a pipeline for quality controlled (QC) protein data for largescale analysis of synovial fluid (SF), using SomaLogic technology. Design Knee SF and associated clinical data were from partner cohorts. SF samples were centrifuged, supernatants stored at −80 °C, then analysed by SomaScan Discovery Plex V4.1 (>7000 SOMAmers/proteins). Setting An international consortium of 9 academic and 8 commercial partners (STEpUP OA). Participants 1746 SF samples from 1650 individuals comprising OA, joint injury, healthy controls and inflammatory arthritis controls, divided into discovery (n=1045) and replication (n=701) datasets. Primary and secondary outcome measures An optimised approach to standardisation was developed iteratively, monitoring reliability and precision (comparing coefficient of variation [%CV] of ‘pooled’ SF samples between plates and correlation with prior immunoassay for 9 analytes). Pre-defined technical confounders were adjusted for (by Limma) and batch correction was by ComBat. Poorly performing SOMAmers and samples were filtered. Variance in the data was determined by principal component (PC) analysis. Data were visualised by Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Results Optimal SF standardisation aligned with that used for plasma, but without median normalisation. There was good reliability (<20 %CV for >80% of SOMAmers in pooled samples) and overall good correlation with immunoassay. PC1 accounted for 48% of variance and strongly correlated with individual SOMAmer signal intensities (median correlation coefficient 0.70). These could be adjusted using an ‘intracellular protein score’. PC2 (7% variance) was attributable to processing batch and was batch-corrected by ComBat. Lesser effects were attributed to other technical confounders. Data visualisation by UMAP revealed clustering of injury and OA cases in overlapping but distinguishable areas of high-dimensional proteomic space. Conclusions We define a standardised approach for SF analysis using the SOMAscan platform and identify likely ‘intracellular’ protein as being a major driver of variance in the data. Strengths and limitations This is the largest number of individual synovial fluid samples analysed by a high content proteomic platform (SomaLogic technology) SomaScan offers reliable, precise relative SF data following standardisation for over 6000 proteins Significant variance in the data was driven by a protein signal which is likely intracellular in origin: it is not yet clear whether this is due to technical considerations, normal cell turnover or relevant pathological processes Adjusting for confounding factors might conceal the true structure of the data and reduce the ability to detect ‘molecular endotypes’ within disease groups
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 | 0,110 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».