Lipid Ratios for Diagnosis and Prognosis of Pulmonary Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Pulmonary hypertension (PH) poses a significant health threat. Current biomarkers for PH lack specificity and have poor prognostic capabilities. Objectives To develop better biomarkers for PH that are useful for patient identification and management. Methods An explorative analysis was conducted of a broad spectrum of metabolites in patients with PH, healthy control subjects, and diseased control subjects in training and validation cohorts, together with in vitro studies on human pulmonary arteries. Measurements and Main Results High-resolution mass spectrometry was performed in 233 subjects coupled with machine learning analysis. Histologic and gene expression analysis was conducted, with a focus on lipid metabolism in human pulmonary arteries of idiopathic pulmonary arterial hypertension lungs and assessment of the acute effects of extrinsic fatty acids (FAs). We enrolled a training cohort of 74 patients with PH, 30 diseased control subjects without PH, and 65 healthy control subjects, as well as an independent validation cohort of 64 subjects. Among other metabolites, FAs were significantly increased. Machine learning showed a high diagnostic potential for PH. In addition, we developed fully explainable lipid ratios with exceptional diagnostic accuracy for PH (areas under the curve of 0.89 in the training cohort and 0.90 in the external validation cohort), outperforming machine learning results. These ratios were also prognostic and complemented established clinical markers and scores, significantly increasing their hazard ratios for mortality risk. Idiopathic pulmonary arterial hypertension lungs showed lipid accumulation and altered expression of lipid homeostasis–related genes. In human pulmonary artery smooth muscle and endothelial cells, FAs caused excessive proliferation and barrier dysfunction, respectively. Conclusions Our metabolomics approach suggests that lipid alterations in PH provide diagnostic and prognostic information, complementing established markers. These alterations may reflect pathologic changes in the pulmonary arteries of patients with PH.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».