Plasma proteome signatures are predictive of mortality in sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sickle cell disease (SCD) is one of the most common monogenic diseases in the world. This blood disorder damages all organs and is associated with severe systemic complications and increased mortality risk. Predicting SCD severity is currently difficult due to a lack of biomarkers. Here, we measured 5,411 plasma proteins in 376 SCD patients and 103 non-SCD participants to find new predictors of SCD mortality. We used protein signatures of mortality that were developed in non-SCD populations to calculate predicted mortality risk scores in our SCD dataset. The mortality scores were higher in SCD patients than non-SCD participants (P-value=3.7×10 -10 ) and were associated with increased mortality in SCD patients (risk factors-adjusted hazard ratio [HR] and 95% confidence interval=2.2 [1.3-3.6], P-value=0.0032). The mortality scores correlated with several clinical variables (e.g. white blood cell count, hemoglobin concentration) and complications (e.g. leg ulcers, stroke) that are clinically relevant yet insufficient individually to predict SCD mortality. In addition to the protein signatures, we found 499 plasma proteins that associate with mortality in SCD patients (false discovery rate ≤5%), including many proteins involved in inflammatory responses such as the IL18 signaling cascade (IL18R1, IL18BP, IL18). Finally, we estimated biological age in SCD patients and non-SCD participants using the plasma proteome data. We confirmed that SCD patients age prematurely (+6.0±5.4 years older than their chronological age) and found that brain biological age positively associates with past occurrences of stroke. Altogether, our results support the use of the plasma proteome to monitor and predict clinical severity in SCD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».