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Enregistrement W4411216246 · doi:10.3390/biom15060853

Matrix Metalloproteinases 7 and 10 Are Prognostic Biomarkers for Systemic Cardiovascular Risk in Individuals with Peripheral Artery Disease

2025· article· en· W4411216246 sur OpenAlexafffund
Ben Li, Farah Shaikh, Houssam Younes, Batool Abuhalimeh, Abdelrahman Zamzam, Rawand Abdin, Mohammad Qadura

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoBlair Foundation
Mots-clésMatrix metalloproteinaseMedicineDiseaseArterial diseasePeripheralPeripheral bloodInternal medicineCardiologyBiomarkerVascular diseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Peripheral artery disease (PAD) is associated with an increased risk of major adverse cardiovascular events (MACE), such as myocardial infarction and stroke, which are the top mortality causes in the PAD population. However, the identification of reliable biomarkers for predicting MACE in PAD patients remains limited. Proteins involved in extracellular matrix (ECM) remodeling have been implicated in atherosclerosis and may serve as potential indicators of cardiovascular risk. This study aimed to evaluate a panel of circulating proteins involved in ECM remodeling to identify those predictive of 2-year MACE in individuals with PAD. Methods: A prospective cohort of 465 PAD patients was enrolled and followed for 24 months. At baseline, plasma levels of nine ECM-related proteins were quantified. The outcome of interest was a 2-year MACE, defined as a composite of myocardial infarction, stroke, or mortality. Protein level differences between MACE vs. non-MACE patients were analyzed using Mann–Whitney U tests. Cox proportional hazards models, adjusted for baseline variables (including known cerebrovascular and coronary disease), were used to determine the independent associations between each protein and 2-year MACE. Subgroup analyses were conducted for diabetic and female patients, who are known to be at high risk for adverse events. Results: The mean age of the participants was 71 (SD 10) years, with 31.1% identifying as female and 47.2% having diabetes. Over two years, 84 patients (18.1%) experienced MACE. Among the proteins analyzed, matrix metalloproteinase-10 (MMP-10) and matrix metalloproteinase-7 (MMP-7) were significantly elevated in those who developed MACE compared to those who did not: MMP-10 (710.60 pg/mL [SD 46.09] vs. 672.40 pg/mL [SD 45.04], p = 0.032) and MMP-7 (5.20 pg/mL [SD 4.11] vs. 4.76 pg/mL [SD 3.86], p = 0.048). Both independently correlated with 2-year MACE after adjustment for all baseline factors: MMP-10 (HR 1.32, 95% CI 1.16–1.51, p = 0.023) and MMP-7 (HR 1.17, 95% CI 1.05–2.68, p = 0.026). Subgroup analyses revealed that MMP-10 was associated with MACE in diabetic patients (HR 1.18, 95% CI 1.13–1.53, p = 0.019), while MMP-7 was associated with MACE among females (HR 1.31, 95% CI 1.15–1.69, p = 0.009). Conclusions: MMP-10 and MMP-7 emerged as independent biomarkers for prognosticating 2-year MACE in PAD patients, suggesting their utility in systemic cardiovascular risk stratification. Measuring these proteins could enhance clinical decision-making by identifying high-risk individuals with PAD who may benefit from multidisciplinary vascular evaluation and intensified treatment strategies, ultimately aiming to reduce cardiovascular complications in the PAD population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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