Plasma Protein Fluctuation Trajectories Over 15 Years Before Rheumatoid Arthritis Onset
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) causes long-term functional disability, aggravating physical and mental stress to patients. However, the dynamic pathogenesis before RA onset remains unclear. Here we examined the associations between 2923 plasma proteins and incident RA in the UK Biobank cohort. Over a 15-year follow-up period, 433 RA cases were identified, revealing 460 significant protein-RA associations. These RA-related proteins were predominantly involved in immune responses, such as leukocyte migration, T cell activation, and lymphocyte activation. Sixty five proteins were significantly associated with both long-term and near-term risk of RA. Among them, 26 proteins exhibited changes as early as over 15 years prior to RA onset with progressively fluctuating, such as IL6 and IFI30. Others, such as CDCP1 and TGFA, showed inconsistent fluctuation patterns, while proteins like GDF15 and EDA2R began to fluctuate closer to the onset of RA. Furthermore, these proteins demonstrated robust predictive performance, with an area under the curve (AUC) of 0.818 in the training set and 0.766 in the test set. When combined with demographic measures, the predictive model showed further improvement, achieving an AUC of 0.871 in the training set and 0.919 in the test set. Our findings characterise plasma protein fluctuation trajectories over 15 years before RA onset and deepen our understanding of early-stage pathogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».