Plasma Lipid Metabolites Differentiate Metabolic From Viral Chronic Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lipid metabolism is altered in human immunodeficiency virus (HIV) infection and chronic liver diseases, but common and unique pathways have not been elucidated, limiting prevention and treatment strategies. The aim of this study was to discover lipid metabolite signatures for persons with HIV (PWH), PWH with HCV coinfection (PWH-HCV), and individuals with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and steatohepatitis (MASLD, MASH). METHODS: Plasma metabolite profiling was performed in adult participants in 5 cohorts from a single center: PWH (n = 50), PWH-HCV (n = 50), HIV-negative biopsy-proven MASLD (n = 46), and MASH (n = 50), and controls without HIV or chronic liver disease (n = 29). Plasma metabolites were assessed using Biocrates Q500, bile acid, and oxylipin assays. Latent factor analysis along with unadjusted and adjusted logistic regression models were performed. Significance was defined as P value < .05 and false discovery rate < 0.10. RESULTS: Compared to controls, 457 of 816 measured metabolites were detected at different levels in PWH, 352 in PWH-HCV, 466 in MASLD, and 487 in MASH. Triglycerides and oxylipins were increased across disease states, but to a higher degree in PWH. PWH-HCV had a distinct metabolite signature with decreased ceramides and sphingomyelins. Levels of bile acid, amino acid, and fatty acid metabolites also differentiated cohorts. CONCLUSIONS: Lipid metabolites demonstrated pathways common to, and unique to, HIV, HCV, and MASLD. Further studies will hopefully reveal the pathogenic role of these metabolites in liver disease severity, particularly in PWH with steatotic liver disease.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 ».