Protein biomarkers in pulmonary arterial hypertension: advances, clinical relevance, and translational challenges
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a progressive and life-threatening disease characterized by pulmonary vasoconstriction and right ventricular dysfunction. Although classical circulating biomarkers such as brain natriuretic peptide (BNP) and N-terminal proBNP (NT-proBNP) are widely used in clinical settings, their low specificity and substantial variability limit their diagnostic and prognostic accuracy. In recent years, emerging protein biomarkers, such as Apelin, Osteopontin, and Endostatin, have provided deeper insight into disease mechanisms but require further validation. The advent of high-throughput proteomic platforms, including SOMAscan, Olink, and mass spectrometry-based assays, has revolutionized biomarker discovery by enabling the identification of novel candidates with greater sensitivity and specificity. Several proteomics-discovered biomarkers, including LTBP-2, IGFBP family members, NET4, TSP2, and FGF-23, have demonstrated superior prognostic value and may complement or surpass current standards in risk stratification. In this review, we comprehensively examine the landscape of circulating protein biomarkers in PAH, compare key proteomic technologies, and highlight translational challenges such as assay standardization and cohort heterogeneity. We propose an integrative approach combining proteomic, imaging, and genomic data to enhance precision diagnostics and personalized treatment strategies for patients with PAH.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».