Plasma proteome correlations with liver stiffness in pediatric cholestasis implicate epithelial to mesenchymal transition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric cholestatic liver diseases can be characterized by rapidly progressive fibrosis. A multicenter cross-sectional analysis of vibration-controlled elastography in biliary atresia (BA), alpha-1 antitrypsin deficiency (A1AT), and Alagille syndrome (ALGS) was leveraged to interrogate the plasma proteome relative to liver stiffness measurements (LSM). METHODS: Slow off-rate modified aptamer scanning profiling of >7000 proteins in plasma from 187 children with BA (n=93), A1AT (n=31), ALGS (n=46), and healthy pediatric controls (n=17) was performed, and correlations with LSM were undertaken. RESULTS: There was an abundance of LSM correlated proteins (BA n=2720, A1AT n=694, ALGS n=5968). Interestingly, a distinct plasma proteome was found in ALGS relative to BA and A1AT. Weighted Correlation Network Analysis identified groups of proteins with strong LSM correlation (eg, in a BA module of interest, Pearson correlation coefficient 0.79, p=5´0-21). Machine learning developed models predicting LSM as a continuous variable (median R2=0.62 for BA). For BA, time to transplant could be predicted equally well by the proteome or clinical parameters (elastic net models achieved a C-index using proteome 0.91, clinical parameters 0.91, proteome and clinical parameters 0.90). Single-cell transcriptomics predicted the potential hepatic cell of origin for the most informative proteins, which included macrophage, mesenchymal, mesothelial, and endothelial cells. The epithelial-to-mesenchymal transition pathway was enriched in LSM correlated proteins in all 3 diseases. CONCLUSIONS: The plasma proteome is highly correlated in a disease-specific fashion with LSM in BA, A1AT, and ALGS. These correlations provide unique opportunities to identify biomarkers and focus attention on epithelial-to-mesenchymal transition in pediatric cholestasis.
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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 | 0,002 |
| 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 ».