Sex differences in serum proteomic profiles in psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sex-related differences exist in the clinical presentation and treatment outcomes of patients with PsA. The biological pathways driving these differences remain unknown. We conducted an untargeted proteomic study to identify sex-specific serum proteins and biological pathways in males and females with PsA. METHODS: We used an aptamer-based panel to measure 6402 serum proteins in 50 male and 50 female patients with active PsA and 50 age- and sex-matched non-psoriatic controls. Differential expression and pathway enrichment analysis identified differentially expressed proteins (DEPs) and enriched pathways between male and female PsA patients. Machine learning classifiers were used to develop sex-specific multi-biomarker models to distinguish PsA patients from controls. Proteins with the highest predictive performances were highlighted from random forest models. RESULTS: The differential analysis revealed over 20 times more sex-specific DEPs in PsA males vs controls (n = 741) than in PsA females vs controls (n = 31). The enriched pathways among DEPs in PsA males vs PsA females were related to intracellular signalling, vascular function, cytokine signalling and immune cell functions. All models discriminated PsA from controls for both sexes with an area under the curve of 0.85-0.99. Variable importance analysis identified leukotriene A-4 hydrolase as a significant predictor in PsA females vs controls, whereas IL-36 alpha, NEK7 and PIK3CA/PIK3R1 were significant in PsA males vs controls. CONCLUSION: Significantly more dysregulated proteins and biological pathways were found in males than in females with PsA. The identified proteins and pathways offer potential new targets for sex-based research in PsA.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».