MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415148829 · doi:10.1186/s12944-025-02733-0

ApoJ and apoL1 as novel determinants of MASH: a cross-sectional study

2025· article· en· W4415148829 sur OpenAlexaff
Zuhua Cai, Souad Najib, María Ángeles Núñez‐Sánchez, María Antonia Martínez‐Sánchez, Carmen García-Melgares, Nathalie Viguerie, Joana Rossell, Josep Julve, Mikaël Croyal, Arsênio Rodrigues Oliveira, Carlos Martínez, Sébastien J. Dumas, Annelise Genoux, María D Frutos, Bruno Ramos‐Molina, Laurent O. Martinez

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesDepartament de Salut, Generalitat de CatalunyaAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaCentro de Investigación Biomédica en Red Diabetes y Enfermedades Metabólicas AsociadasChina Scholarship CouncilAgencia Estatal de InvestigaciónAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésClinical chemistryLipidologyClinical nutritionHuman physiologyRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasma apolipoproteins are linked to cardiometabolic dysfunctions, but their potential as biomarkers for metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) remains underexplored. METHODS: Plasma levels of 14 apolipoproteins (apoA-I, A-II, A-IV, B100, C-I, C-II, C-III, D, E, F, H, J, L1, M) were quantified using liquid chromatography-tandem mass spectrometry in a cross-sectional study of 148 individuals with obesity undergoing bariatric surgery. Based on liver histology, participants were categorized as non-MASH (n = 94; no liver alterations or simple steatosis, ≥ 5% intrahepatic fat) or MASH (n = 54; steatosis with ballooning and lobular inflammation, with or without fibrosis). Correlations with clinical and biochemical parameters were assessed via Spearman's rank correlation, and associations with MASH were evaluated using logistic regression. Incremental predictive value beyond established risk factors was assessed through likelihood ratio tests (LRT), net reclassification improvement (NRI), and integrated discrimination improvement (IDI). RESULTS: ApoC-III and apoL1 were significantly higher in MASH compared with non-MASH participants, while other apolipoproteins showed no group differences. Higher apoE, apoL1 and apoJ levels were associated with increased odds of MASH, independently of age and sex. Associations for apoL1 and apoJ remained significant after adjustment for diabetes, dyslipidemia, and hypertension, or for established MASH risk factors including insulin resistance, triglycerides, waist circumference, and the AST/ALT ratio. LRT analyses showed that apoJ (ΔDeviance = 4.085, p = 0.043) and apoL1 (ΔDeviance = 3.954, p = 0.047) each improved model fit, with their combination providing additional improvement (ΔDeviance = 7.534, p = 0.023). NRI analysis indicated that the combination of apoJ and apoL1 provided the largest improvement (NRI total = 0.39, p = 0.026), mainly by correctly reclassifying non-MASH individuals (NRI non-event = 0.31, p = 0.0023). IDI was also greatest for the combination (IDI = 0.04, p = 0.034), indicating enhanced discrimination between MASH and non-MASH individuals. In an external cohort, the elevation of plasma apoJ in MASH was consistently replicated, whereas apoL1, apoC-III, and apoE showed no such pattern. CONCLUSIONS: Plasma apoJ and apoL1 may serve as potential biomarkers for diagnosing MASH in individuals with obesity, independent of traditional risk factors. Further validation in larger cohorts and mechanistic studies is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLipids in Health and DiseaseMême sujetLiver Disease Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207