Differential Gene Expression in Healing and Non‐Healing Diabetic Foot Ulcers and Discovery of Novel Ratiometric Biomarker to Predict Healing Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic foot ulcers (DFUs) are common and difficult to treat because the mechanisms behind unsuccessful responses to treatment are poorly understood. The goals of this study were to identify differences in healing and non-healing human DFUs using debrided tissue samples and to identify possible biomarkers of non-healing. First, DFU tissue samples collected over 12 weeks of treatment from 27 subjects (n = 12 healing and n = 15 non-healing) were analysed using a focused panel of 227 inflammation and wound healing-related human genes and 16S ribosomal RNA amplicon sequence to identify microbial species. Gene expression and correlation with microbial species differed between healing and non-healing DFUs. While no individual genes analysed at the initial time point could accurately predict healing outcome 12 weeks later, several 2-gene ratios were highly accurate. The ratio of C3AR1/CCL22 predicted healing outcome in the discovery cohort with an area under the receiver operator characteristic (ROC) curve (AUC) of 0.96. The AUC was 0.80 when tested on 74 unique samples collected at later time points from the discovery cohort, and the AUC was 0.69 when validated in a completely independent cohort of n = 51 subjects and using quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRTPCR) as a more translational method of detection. The AUC increased to 0.75 when initial wound area was included. Overall, the results suggest that differences in inflammation contribute to differential healing outcomes in human chronic DFUs, and associated biomarkers may be used to predict healing outcome to guide treatment decisions.
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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 | 0,001 | 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 ».