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Enregistrement W4400316326 · doi:10.1016/j.joca.2024.06.013

Early microRNA and metabolite changes after anterior cruciate ligament reconstruction surgery

2024· article· en· W4400316326 sur OpenAlexaff
Amit Sandhu, Katrina Hueniken, Chiara Pastrello, Igor Jurišica, Nikita Looby, Vinod Chandran, Starlee Lively, Jason S. Rockel, Pratibha Potla, Anastasia Sanjevic, Kimberly Perry, Shenghan Li, Shgufta Docter, Tamara Wagner, Darrell Ogilive-Harris, Tim Dwyer, Jas Chahal, Mohit Kapoor

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensWomen's College HospitalArthritis SocietyUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cruciate ligamentMedicinemicroRNAMetaboliteAnterior cruciate ligament reconstructionSurgeryBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction after injury does not prevent post-traumatic osteoarthritis (PTOA). Circulating microRNA (miRNA) and metabolite changes emerging shortly after ACL injury and reconstruction remain insufficiently defined, potentially harbouring early cues contributing to PTOA evolution. Moreover, their differential expression between females and males also may influence PTOA's natural trajectory. This study aims to determine alterations in plasma miRNA and metabolite levels in the early stages following ACL reconstruction and between females and males. Methods A cohort of 43 ACL reconstruction patients was examined. Plasma was obtained at baseline, 2 weeks, and 6 weeks post-surgery (129 biospecimens in total). High-throughput miRNA sequencing and metabolomics were conducted. Differentially expressed miRNAs and metabolites were identified using negative binomial and linear regression models, respectively. Associations between miRNAs and metabolites were explored using time and sex as co-variants, (pre-surgery versus 2 and 6 weeks post-surgery). Using computational biology, miRNA-metabolite-gene interaction and pathway analyses were performed. Results Levels of 46 miRNAs were increased at 2 weeks post-surgery compared to pre-surgery (baseline) using miRNA sequencing. Levels of 13 metabolites were significantly increased while levels of 6 metabolites were significantly decreased at 2 weeks compared to baseline using metabolomics. Hsa-miR-145-5p levels were increased in female subjects at both 2 weeks (log 2 -fold-change 0.71, 95%CI 0.22,1.20) and 6 weeks (log 2 -fold-change 0.75, 95%CI 0.07,1.43) post-surgery compared to males. In addition, hsa-miR-497-5p showed increased levels in females at 2 weeks (log 2 -fold-change 0.77, 95%CI 0.06,1.48) and hsa-miR-143-5p at 6 weeks (log 2 -fold-change 0.83, 95%CI 0.07,1.59). Five metabolites were decreased at 2 weeks post-surgery in females compared to males: L-leucine (−1.44, 95%CI −1.75,−1.13), g-guanidinobutyrate (−1.27, 95%CI 1.54,−0.99), creatinine (−1.17, 95%CI −1.44,−0.90), 2-methylbutyrylcarnitine (−1.76, 95%CI −2.17,−1.35), and leu-pro (−1.13, 95%CI −1.44,−0.83). MiRNA-metabolite-gene interaction analysis revealed key signalling pathways based on post-surgical time-point and in females versus males. Conclusion MiRNA and metabolite profiles were modified by time and by sex early after ACL reconstruction surgery, which could influence surgical response and ultimately risk of developing PTOA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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