Omics analysis reveals galectin-3 to be a potential key regulator of allergic inflammation in hereditary angioedema
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hereditary angioedema (HAE) is a rare inherited disorder that predisposes an individual to develop vasogenic edema. Bradykinin release, which increases vascular permeability, results in angioedema. C1 esterase inhibitor (C1-INH) is a major regulator of critical enzymes involved in bradykinin generation and mutations in genes that encode the C1 inhibitor of complement factor 1, which prevent its synthesis (type I HAE), form a dysfunctional protein (type II HAE), or have normal functioning C1-INH (type III HAE, aka HAE-III). Objectives: The goals of this study were to use a systems biology analysis to identify novel biomarkers to aid in the diagnosis of HAE-III and to elucidate its underlying pathogenic mechanisms. Methods: Blood samples were obtained from HAE-III subjects and age- and sex-matched healthy controls. DNA, RNA, and protein purified from the samples were subjected to multiomics analysis using a 1-shot liquid chromatography-mass spectrometry-based multiomics platform (Omni-MS, Dalton Bioanalytics) to profile proteins, lipids, electrolytes, and metabolites enabling concurrent analysis of diverse analyte classes. Results: A total of 1647 novel identifications that included genes, proteins, and metabolites were made when comparing HAE-III samples to control samples. Our identification library included MSFragger for protein identification, LipiDex for lipid identification, and Compound Discoverer for metabolite identification, enabling differential expression analysis. Key findings included a significant increase in the expression levels of galectin-3, lysosomal α-glucosidase, platelet factor 4, and platelet-derived growth factor subunit A in HAE-III subjects compared to controls, all of which generate an immunomodulatory response. Conclusion: Galectin-3 plays a critical role in eosinophil recruitment and airway allergic inflammation. It may contribute to chronic inflammation and fibrosis resulting in leaky vasculature, and it could be a potential therapeutic target in HAE-III.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».