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
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».