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Enregistrement W4396498199 · doi:10.3389/fimmu.2024.1380629

Predictive biomarkers and initial analysis of maternal immune alterations in postpartum preeclampsia reveal an immune-driven pathology

2024· article· en· W4396498199 sur OpenAlexafffund
Camille Couture, Marie‐Eve Brien, Jade Rechtzigel, Suyun Ling, Cecilia Ledezma-Soto, Gilberto Duran Bishop, Inès Boufaied, Dorothée Dal Soglio, Évelyne Rey, Serge McGraw, Charles H. Graham, Sylvie Girard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineImmune systemPregnancyPreeclampsiaImmunologyCD14Postpartum periodCord bloodObstetricsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Postpartum preeclampsia (PPPE) is an under-diagnosed condition, developing within 48 hours to 6 weeks following an uncomplicated pregnancy. The etiology of PPPE is still unknown, leaving patients vulnerable and making the identification and treatment of patients requiring postpartum care an unmet need. We aimed to understand the immune contribution to PPPE at the time of diagnosis, as well as uncover the predictive potential of perinatal biomarkers for the early postnatal identification of high-risk patients. Methods: Placentas were collected at delivery from uncomplicated pregnancies (CTL) and PPPE patients for immunohistochemistry analysis. In this initial study, blood samples in PPPE patients were collected at the time of PPPE diagnosis (48h-25 days postpartum; mean 7.4 days) and compared to CTL blood samples taken 24h after delivery. Single-cell transcriptomics, flow cytometry, intracellular cytokine staining, and the circulating levels of inflammatory mediators were evaluated in the blood. Results: trimester blood pressures can be valuable non-invasive and predictive biomarkers of PPPE with strong clinical application prospects. Furthermore, changes in immune cell populations, as well as cytokine production by CD14+, CD4+, and CD8+ cells, suggested a dampened response with an exhausted phenotype including decreased IL1β, IL12, and IFNγ as well as elevated IL10. Discussion: Understanding maternal immune changes at the time of diagnosis and prenatally within the placenta in our sizable cohort will serve as groundwork for pre-clinical and clinical research, as well as guiding clinical practice for example in the development of immune-targeted therapies, and early postnatal identification of patients who would benefit from more thorough follow-ups and risk education in the weeks following an uncomplicated pregnancy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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