Proteomic-based biomarker discovery reveals panels of diagnostic biomarkers for early identification of heart failure subtypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited access to echocardiography can delay the diagnosis of suspected heart failure (HF), which in turn postpones the initiation of optimal guideline-directed medical therapy. Although natriuretic peptides like B-type natriuretic peptide (BNP) are valuable biomarkers for diagnosing and managing HF, the utility of combining BNP with other blood-based biomarkers to predict subtypes of new-onset HF remains underexplored. OBJECTIVES: This study sought to investigate and evaluate the diagnostic significance of adding blood-based biomarkers to BNP for identifying heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) or reduced ejection fraction (HFrEF), with the goal of enhancing diagnostic assays beyond BNP measurements. METHODS: We identified candidate blood protein biomarkers using untargeted proteomics workflows from a cohort of individuals recruited to the STOP-HF trial who were at risk of HF and subsequently developed either HFpEF or HFrEF over time ("HF progressors"; n = 40). Candidate biomarkers were verified in an independent cohort (n = 52) from a community-based rapid access HF diagnostic clinic. The biological processes associated with these proteins were assessed, and the diagnostic values of biomarker panels were evaluated using a machine learning approach. RESULTS: Within HF progressors, we identified 3 proteins associated with HFpEF development: vascular cell adhesion protein 1 (VCAM1), insulin-like growth factor 2 (IGF2), and inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain 3 (ITIH3). Additionally, 4 proteins were linked to HFrEF development: C-reactive protein (CRP), interleukin-6 receptor subunit beta (IL6RB), phosphatidylinositol-glycan-specific phospholipase D (PHLD), and noelin (NOE1). These findings were verified in an independent cohort to distinguish HF subtypes from controls. Moreover, a random forest algorithm demonstrated that combining these candidate biomarkers with BNP measurement significantly improved the prediction of HF subtypes. CONCLUSIONS: We identified candidate proteins linked to HFpEF and HFrEF in a longitudinal HF progressor cohort and validated them in a community-based cohort. Adding these proteins to BNP led to a significant improvement in HF subtype prediction. Study results have clinical implications for blood-based screening of HF subtypes using panels of biomarkers, particularly in resource-limited settings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».