Late Breaking Abstract - Novel Prognostic Biomarkers in Idiopathic Pulmonary Fibrosis: A Proteomic Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is characterized by progressive fibrosis and continuous deterioration in lung function and poor survival. Reliable prognostic biomarkers are needed. Some exist and are approaching clinical use, but further screening is needed to reflect the full complexity of the disease. Aim: To identify and validate circulating protein biomarkers that predict disease progression and increased risk of death. Methods: Serum samples from 9 healthy volunteers (HV) and 61 IPF patients enrolled in a German tertiary ILD referral center were analyzed using the OLINK Explore HT platform, covering 5,416 protein analytes. Statistical learning algorithms were applied to identify prognostics biomarkers and rank their ability to predict disease progression, defined by an absolute decline in forced vital capacity (FVC) ≥10 % or diffusing capacity (DLCO) ≥15%, and/or death over a mean follow-up of 2–28 months, with continued data collection. Results: We highlighted 472 proteins that distinguish IPF patients from HV (adj. pval < 0.01). Among the discriminating analytes, KRT19, SCGB3A2, BPIFB1 and AREG showed the largest effect sizes. Of these, AREG (adj. HR = 3.76, adj. pval = 0.04) and KRT19 (adj HR=3.24, adj. pval=0.04) were associated with mortality. Analogous analysis for progression-free survival and pathway analysis are ongoing. A comparative analysis with recently published studies is also planned. Conclusion: In this proteomic investigation of IPF outcomes, we highlighted several disease biomarkers associated with mortality, their role in disease progression is under investigation. These findings may support the refinement of existing biomarker panels for future clinical use.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».