First trimester circulating miR-208b-3p and miR-26a-1-3p are relevant to the prediction of gestational hypertension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gestational hypertension (GH) is linked to an increased risk of cardiometabolic diseases for both mother and child, but we lack reliable biomarkers to identify high-risk women early in pregnancy. MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNA that have emerged as promising biomarkers for pregnancy complications. We thus aimed to identify first trimester circulating miRNAs associated with GH and to build a miRNA-based algorithm to predict GH incidence. METHODS: We quantified miRNAs using next-generation sequencing in plasma samples collected at first trimester of pregnancy in Gen3G (N = 413, including 28 GH cases) and 3D (N = 281, including 21 GH cases) prospective birth cohorts. MiRNAs associated with GH in Gen3G (identified using DESeq2, p-value < 0.05) and replicated in 3D were included in a stepwise logistic regression model to estimate the probability of developing GH based on the miRNAs (normalized z-score counts) and maternal characteristics that contribute most to the model. RESULTS: We identified 28 miRNAs associated with the onset of GH later in pregnancy (p < 0.05) in the Gen3G cohort. Among these, three were replicated in the 3D cohort (similar fold change and p < 0.1) and were included in stepwise logistic regression models with GH-related risk factors. When combined with first trimester mean arterial pressure (MAP), miR-208b-3p and miR-26a-1-3p achieve an AUC of 0.803 (95%CI: 0.512-0.895) in Gen3G and 0.709 (95%CI: 0.588-0.829) in 3D. The addition of miR-208b-3p, and miR-26a-1-3p to the model significantly improves the prediction performance over that of MAP alone (p = 0.03). We then proposed low and high-risk thresholds, which could help identify women at very low risk of GH and those who could benefit from prevention monitoring throughout their pregnancy. CONCLUSION: The combination of circulating miR-208b-3p and miR-26a-1-3p with first trimester MAP offers good performance as early predictors of GH. Interestingly, these miRNAs target pathways related to the cardiovascular system and could thus be relevant to the pathophysiology of GH. These miRNAs thus provide a novel avenue to identify women at risk and could lead to even more adequate obstetrical care to reduce the risk of complications associated with GH.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».