Plasma proteome profiling in giant cell arteritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to identify plasma proteomic signatures that differentiate active and inactive giant cell arteritis (GCA) from non-disease controls. By comprehensively profiling the plasma proteome of both patients with GCA and controls, we aimed to identify plasma proteins that (1) distinguish patients from controls and (2) associate with disease activity in GCA. METHODS: Plasma samples were obtained from 30 patients with GCA in a multi-institutional, prospective longitudinal study: one captured during active disease and another while in clinical remission. Samples from 30 age-matched/sex-matched/race-matched non-disease controls were also collected. A high-throughput, aptamer-based proteomics assay, which examines over 7000 protein features, was used to generate plasma proteome profiles from study participants. RESULTS: After adjusting for potential confounders, we identified 537 proteins differentially abundant between active GCA and controls, and 781 between inactive GCA and controls. These proteins suggest distinct immune responses, metabolic pathways and potentially novel physiological processes involved in each disease state. Additionally, we found 16 proteins associated with disease activity in patients with active GCA. Random forest models trained on the plasma proteome profiles accurately differentiated active and inactive GCA groups from controls (95.0% and 98.3% in 10-fold cross-validation, respectively). However, plasma proteins alone provided limited ability to distinguish between active and inactive disease states within the same patients. CONCLUSIONS: This comprehensive analysis of the plasma proteome in GCA suggests that blood protein signatures integrated with machine learning hold promise for discovering multiplex biomarkers for GCA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».