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Enregistrement W4399370323 · doi:10.1101/2024.06.05.24308485

Deconvoluting synovial fluid molecular endotypes in knee osteoarthritis: primary results from the STEpUP OA Consortium

2024· preprint· en· W4399370323 sur OpenAlexaff
Thomas A. Perry, Yong Deng, P A Hulley, R.A. Maciewicz, J. Mitchelmore, S. Larsson, Joseph Gogain, Sophie Brachat, A. Struglics, C.T. Appleton, Stefan Kluzek, Nigel K. Arden, Andrew Price, David T. Felson, Laura Bondi, Mohit Kapoor, Stefan Lohmander, Tim J. M. Welting, David A. Walsh, A.M. Valdes, L. Jostins-Dean, Fiona E. Watt, Brian D. M. Tom, Tonia L. Vincent

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensArthritis SocietyUniversity Health NetworkWestern University
Organismes subventionnairesVersus ArthritisWellcome Trust
Mots-clésOsteoarthritisMedicineSynovial fluidWOMACCohortInternal medicineConfoundingKnee painCohort studyBody mass indexBioinformaticsOncologyPhysical therapyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Osteoarthritis (OA) has a lifetime risk of over 40%, imposing a huge societal burden. Clinical variability suggests that it could be more than one disease. S ynovial fluid T o detect E ndoty p es by U nbiased P roteomics in OA (STEpUP OA) was established to test the hypothesis that there are detectable distinct molecular endotypes in knee OA. Methods OA knee synovial fluid (SF) samples (N=1361) were from pre-existing OA cohorts with cross-sectional clinical (radiographic and pain) data. Samples were divided into Discovery (N = 708) and Replication (N=653) datasets. Proteomic analysis was performed using SomaScan V4.1 assay (6596 proteins). Unsupervised clustering was performed using k-means, assessed using the f(k) metric, with and without adjustments for potential confounders. Regression analyses were used to assess protein associations with radiographic (Kellgren and Lawrence) and knee pain (WOMAC pain), with and without stratification by body mass index (BMI) or biological sex. Adjustments were made for cohort (random intercept) or intracellular protein, using an intracellular protein score (IPS). Analyses were carried out in R according to a pre-published plan. Results No distinct SF molecular endotypes were identified in OA but two indistinct clusters were defined in non-IPS regressed data which were stable across subgroup analyses. Clustering was lost after IPS regression adjustment. Strong, replicable protein associations were observed with radiographic disease severity, which were retained after adjustment for cohort or IPS. Pathway analysis identified a strong “epithelial to mesenchymal transition (EMT)” pathway, and weaker associations with “angiogenesis”, “complement” and “coagulation”. The latter were variably lost after adjustment for BMI or biological sex. Associations with patient reported pain were weaker. Conclusion These data support knee OA as a biologically continuous disease in which disease severity is associated with a strong, robust, tissue remodelling signature. Subtle differences were found in pathways after stratification by BMI or sex.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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