Identification of features and differences in PD-1 inhibitor-associated myocarditis and acute myocardial infarction using proteomic analysis: a clinical and preclinical study
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs)-related myocarditis, a severe complication characterized by elevated cardiac troponin I, poses significant clinical challenges in distinguishing it from acute myocardial infarction (AMI). Our study aimed to identify plasma protein biomarkers that differentiate ICIs-myocarditis from AMI. Plasma samples from 5 ICIs-myocarditis patients (with paired baseline and diagnosis samples) and 5 angiography-confirmed AMI patients, matched for age, gender, smoking history, and pre-existing heart disease, were analyzed using label-free liquid chromatography-mass spectrometry proteomics. A total of 1521 plasma proteins were identified, with 1325 quantifiable. Proteomic profiling revealed differentially expressed proteins (DEPs) in ICIs-myocarditis associated with myocardial contraction, proteasome activity, NF-κB signaling, immunoregulation, and amino acid metabolism. Through validation in animal models of ICIs-myocarditis and AMI, two plasma proteins-MYOM3 (myomesin 3) and galectin-1 (LGALS1)-were identified as potential biomarkers linked to the onset of ICIs-related myocarditis. Further validation using expanded clinical cohorts confirmed their differential expression. These findings highlight MYOM3 and galectin-1 as promising biomarkers for distinguishing ICIs-related myocarditis from AMI, providing insights for clinical diagnosis and mechanistic research into immune-related cardiotoxicity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».