Protein Biomarkers of Adverse Clinical Features and Events in Sarcomeric Hypertrophic Cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a heterogeneous condition that can lead to atrial fibrillation, heart failure, and sudden cardiac death in many individuals but mild clinical impact in others. The mechanisms underlying this phenotypic heterogeneity are not well defined. The aim of this study was to use plasma proteomic profiling to help illuminate biomarkers that reflect or inform the heterogeneity observed in HCM. METHODS: The Olink antibody-based proteomic platform was used to measure plasma proteins in patients with genotype positive (sarcomeric) HCM participating in the HCM Registry. We assessed associations between plasma protein levels with clinical features, cardiac magnetic resonance imaging metrics, and the development of atrial fibrillation. RESULTS: We measured 275 proteins in 701 patients with sarcomeric HCM. There were associations between late gadolinium enhancement with proteins reflecting neurohormonal activation (NT-proBNP [N-terminal pro-B-type natriuretic peptide] and ACE2 [angiotensin-converting enzyme 2]). Metrics of left ventricular remodeling had novel associations with proteins involved in vascular development and homeostasis (vascular endothelial growth factor-D and TM [thrombomodulin]). Assessing clinical features, the European Society of Cardiology sudden cardiac death risk score was inversely associated with SCF (stem cell factor). Incident atrial fibrillation was associated with mediators of inflammation and fibrosis (MMP2 [matrix metalloproteinase 2] and SPON1 [spondin 1]). CONCLUSIONS: Proteomic profiling of sarcomeric HCM identified biomarkers associated with adverse imaging and clinical phenotypes. These circulating proteins are part of both established pathways, including neurohormonal activation and fibrosis, and less familiar pathways, including endothelial function and inflammatory proteins less well characterized in HCM. These findings highlight the value of plasma profiling to identify biomarkers of risk and to gain further insights into the pathophysiology of HCM.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».