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Enregistrement W4410273600 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5243

Gene Expression Dynamics of Lung Function Decline in COPD

2025· article· en· W4410273600 sur OpenAlexaff
Z. Elhusseini, Omar Rafique, Min Hyung Ryu, Peter J. Castaldi, Don D. Sin, Ingo Ruczinski, C.P. Hersh

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDLung functionGene expressionLungDynamics (music)Expression (computer science)Function (biology)Intensive care medicineComputational biologyGeneBioinformaticsInternal medicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale:Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is characterized by decline in lung function, assessed by forced expiratory volume in one second (FEV1). Understanding the genetic basis of FEV1 decline is crucial for unraveling the pathophysiology of COPD and developing effective therapies. We hypothesized that gene expression patterns in inflammatory pathways are associated with FEV1 decline. We investigated this hypothesis using whole blood RNA-sequencing data from the COPDGene Study. Methods:We employed linear regression models on data from 435 participants with available gene expression and FEV1 data to assess the association between gene expression and FEV1, adjusted for age, sex, race, smoking history, and white blood cell count and differential. Additional adjustments were made for height in cross-sectional analysis and baseline FEV1 in FEV1 change analysis, using three approaches: 1. Cross-sectional: We assessed associations between gene expression and FEV1 at the 5-year and 10-year follow-up visits independently. 2. FEV1 change: We assessed the association between gene expression at the 5-year follow up visit and changes in FEV1 observed between 5-year and 10-year follow up visits. 3. Longitudinal: We assessed the association between changes in gene expression and changes in FEV1 within individuals from the 5-year to 10-year follow up visits. We also performed pathway enrichment analysis using genes with P<0.05 generated from the longitudinal analysis to identify relevant biological pathways. Furthermore, we generated a gene signature from the 5-year follow up visit associated with change in FEV1 in three-time intervals: baseline to 5 years (N=3850), 5 years to 10 years (N=2043), and baseline to 10 years (N=2035) selecting participants based on the availability of gene expression data at the 5-year follow-up and FEV1 measurements across these intervals. Results:Distinct gene expression results were found for each approach (Cross-sectional: 2055; FEV1 Change: 101; Longitudinal: 322). Genes previously implicated in lung function, such as MMP9, IL1RL1, ALOX5AP, and OPTN, were identified in the longitudinal study. Pathway enrichment analysis revealed significant enrichment of oxidative stress and MAPK/ERK signaling pathways. The FEV1 change gene signature was associated with the 5-year visit outcomes of COPD progression, exacerbations, and chest CT scan measures of airway wall thickness and emphysema. We also validated the majority of the gene signature and phenotype associations in an independent sample of 673 subjects from the ECLIPSE study. Conclusions:These findings highlight key genes associated with FEV1 decline, offering new insights into the genetic underpinnings of COPD and potential therapeutic targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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