Quantification of Protein Biomarkers in SonoPODography Fluid Using Single Molecule Arrays for Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Patients with endometriosis experience chronic, inflammatory symptoms including severe pelvic pain and infertility, caused by endometrial-like tissue growth outside the uterus. Endometriosis remains poorly understood, largely attributed to disease heterogeneity and dependence on qualitative technologies for research. There is an unmet clinical need for quantitative, biomarker-based methods for improved endometriosis diagnosis, prognosis, and treatment. We describe the biomarker analysis of a novel biofluid for endometriosis research, sonoPODography (SPG) fluid, which is a fluid collected using culdocentesis from the rectouterine pouch upon saline infusion through the uterus and fallopian tubes. METHODS Single molecule array (Simoa) assays were used to quantify TNFα, IL-1β, VEGF, and CA125 in SPG fluid of 33 endometriosis patients. Simoa assays were validated using dilution-linearity and spike-and-recovery experiments in pooled and individual SPG fluid samples from endometriosis patients. The agreement of CA125 measurements by Simoa and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was assessed using Spearman correlation and Bland-Altman analyses. RESULTS Simoa assays were validated in SPG fluid and dilution factors 2x (TNFα), 4x (IL-1β), 8x (VEGF), 600x (CA125) were selected for biomarker quantification. Median biomarker concentrations in SPG fluid from endometriosis patients were 0.276 pg/mL (TNFα), 0.21 pg/mL (IL-1β), 30.55 pg/mL (VEGF), and 1,810 pg/mL (CA125). Simoa and ELISA CA125 measurements were highly correlated (ρ = 0.80, p < 0.0001). CONCLUSION We present the feasibility and potential of SPG fluid as a novel source of biomarkers for endometriosis, which can enable quantitative clinical technologies for endometriosis diagnosis, prognosis, and treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».