Elevated A2F bisect N-glycans of serum IgA reflect progression of liver fibrosis in patients with MASLD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced liver fibrosis in cases of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) leads to cirrhosis and hepatocellular carcinoma. The current gold standard for liver fibrosis is invasive liver biopsy. Therefore, a less invasive biomarker that accurately reflects the stage of liver fibrosis is highly desirable. METHODS: This study enrolled 269 patients with liver biopsy-proven MASLD. Patients were divided into three groups (F0/1 (n = 41/85), F2 (n = 47), and F3/4 (n = 72/24)) according to fibrosis stage. We performed serum N-glycomics and identified glycan biomarker for fibrosis stage. Moreover, we explored the carrier proteins and developed a sandwich ELISA to measure N-glycosylation changes of carrier protein. RESULTS: Comprehensive N-glycomic analysis revealed significant changes in the expression of A2F bisect and its precursors as fibrosis progressed. The sum of neutral N-glycans carrying bisecting GlcNAc and core Fuc (neutral sum) had a better diagnostic performance to evaluate advanced liver fibrosis (AUC = 0.804) than conventional parameters (FIB4 index, aspartate aminotransferase-to-alanine aminotransferase ratio (AAR), and serum level of Mac-2-binding protein glycol isomer (M2BPGi). The combination of the neutral sum and FIB4 index enhanced diagnostic performance (AUC = 0.840). IgM, IgA, and complement C3 were identified as carrier proteins with A2F bisect N-glycan. A sandwich ELISA based on N-glycans carrying bisecting GlcNAc and IgA showed similar diagnostic performance than the neutral sum. CONCLUSIONS: A2F bisect N-glycan and its precursors are promising candidate biomarkers for advanced fibrosis in MASLD patients. Analysis of these glycan alterations on IgA may have the potential to serve as a novel ELISA diagnostic tool for MASLD in routine clinical practice. CLINICAL TRIAL NUMBER: UMIN000030720.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».