Abstract 4361627: Circulating Long Non-Coding RNAs have Diagnostic and Risk Stratification Value with Mechanistic Roles in Heart Failure: a Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long non-coding RNAs (lncRNAs) are emerging as a promising RNA class with clinical relevance in heart failure (HF). These RNA transcripts are over 200 nucleotides long and regulate gene expression at multiple levels. While prior studies suggest circulating lncRNAs have clinical and diagnostic potential, comprehensive statistical analyses are lacking. This meta-analysis evaluates the diagnostic, risk stratification, and mechanistic roles of circulating lncRNAs in HF. Methods: MEDLINE and EMBASE databases were searched up to March 1 2025 for studies assessing circulating lncRNAs in adult patients with HF. Exclusion criteria included non-human, non-HF, pediatric, and non-English studies as well as reviews, editorials, letters, commentaries, and abstracts. Diagnostic accuracy analyses were performed using a bivariate random-effects model in STATA 19. Correlation analysis was performed using a random effects model in R 4.5.0. Pathway enrichment and protein-protein interaction analyses were performed using RNAenrich and Cytoscape 3.10.3. Heterogeneity was evaluated via I 2 . Results: After screening 955 titles, 34 studies involving 49 unique lncRNAs were included. Of these lncRNAs, 29 were significantly upregulated and 9 significantly downregulated (p < 0.05), while 5 showed no difference and 6 had unclear findings in HF. Diagnostic meta-analysis (8 studies, n = 1245) yielded a pooled sensitivity of 0.82 (95% CI: 0.68 – 0.91), specificity of 0.92 (95% CI: 0.85 – 0.96), and diagnostic odds ratio of 54 (95% CI: 26 – 112). Area under the curve of the summary receiver operating characteristic curve was 0.94 (95% CI: 0.92 – 0.96). Correlation analysis (5 studies, n = 593) showed a significant negative correlation between lncRNA levels and LVEF (r = -0.49, 95% CI: -0.58 – -0.39, p < 0.0001). Pathway enrichment analysis highlighted pathways involving growth factor receptors and second messengers, interleukins, and IL-4 and IL-13 in particular as important lncRNA-related pathways in HF. Tumour protein p53 (TP53), Suppressor of Mothers Against Decapentaplegic 4 (SMAD4), and specificity protein 1 (SP1) were identified as hub genes in these pathways. Conclusion: Circulating lncRNAs can differentiate HF from non-HF patients and correlate with cardiac function, aiding diagnosis and risk stratification. We also demonstrated potential pathophysiological roles of lncRNAs in HF involving growth factor receptors, IL-4, and IL-13.
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 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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,072 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».