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Enregistrement W4388127680 · doi:10.1016/j.xcrm.2023.101257

Identification and multicentric validation of soluble CDCP1 as a robust serological biomarker for risk stratification of NASH in obese Chinese

2023· article· en· W4388127680 sur OpenAlexaff
Xi Jia, Erfei Song, Yan Liu, Jiarui Chen, Pei Wan, Yue Hu, Dewei Ye, Subrata Chakrabarti, Hema Mahajan, Jacob George, Sen Yan, Yong-tao Yu, Guanghui Zhang, Yong Wang, Wah Yang, Lihong Wu, Shuang Hua, Chi‐Ho Lee, Huixin Li, Xue Jiang, Karen S.L. Lam, Cunchuan Wang, Aimin Xu

Notice bibliographique

RevueCell Reports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensDr. Everett Chalmers Regional HospitalLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaKey Technologies Research and Development ProgramAnhui Provincial Key Research and Development PlanHealth and Medical Research FundEuropean Commission
Mots-clésBiomarkerIdentification (biology)Risk stratificationSerologyComputational biologyEnvironmental healthComputer scienceMedicineInternal medicineBiologyImmunologyGeneticsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The definitive diagnosis of non-alcoholic steatohepatitis (NASH) currently relies on invasive and labor-intensive liver biopsy. Here, we identified soluble CUB domain-containing protein 1 (sCDCP1) as a top-ranked non-invasive biomarker for NASH using Olink-based proteomics in 238 obese individuals with liver biopsies. Both the circulating concentration and hepatic mRNA abundance of sCDCP1 were significantly elevated in patients with NASH and correlated closely with each histological feature of NASH. In the pooled multicenter validation cohort, sCDCP1 as a standalone biomarker achieved an area under the receiver operating characteristic (AUROC) of 0.838 (95% confidence interval [CI] 0.789-0.887) for diagnosing NASH, which is better than those achieved with cytokeratin-18 and other non-invasive tests. Furthermore, the C-DAG model established by the combination of sCDCP1 with diabetes, aspartate aminotransferase (AST), and gender accurately rules in and rules out both NASH and fibrotic NASH (gray zones <20%). Thus, sCDCP1-based non-invasive tests can be potentially implemented for screening and early diagnosis of NASH and for ruling out low-risk individuals to avoid unnecessary liver biopsies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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