Large scale plasma proteomic profiles improve prediction of idiopathic pulmonary fibrosis in general population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive interstitial lung disease of unknown etiology, with poor prognosis and substantial global economic burden. Circulating proteomics holds promise for unraveling IPF pathogenesis and identifying therapeutic targets. Herein, we aimed to explore the relationship between plasma proteomics and IPF, and evaluate whether proteomics could improve IPF risk prediction. METHODS: This cohort study included 44,306 participants from the UK Biobank. The development cohort, consisting of 39,035 participants from England, was randomly divided into a 7:3 training-testing ratio. The validation cohort included 5,211 participants from Scotland and Wales. Multivariable-adjusted Cox regression models were used to explore associations between 2,920 plasma proteins and incident IPF. In the training set (27,366 participants; 295 IPF cases), an IPF protein risk score (PRS) was constructed incorporating 256 proteins selected using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) penalty. Predictive performance was assessed using Harrell's C-index, time-dependent area under the receiver operating characteristic curve, continuous/categorical net reclassification improvement, and integrated discrimination improvement. RESULTS: The median follow-up duration was 13.6 years. We observed 464 proteins associated with IPF risk, primarily involved in pathways related to external side of plasma membrane, leukocyte cell-cell adhesion, cytokine activity, and cytokine-cytokine receptor interaction. CCL21 and CXCL9 were identified as key proteins within the protein network. In the testing set (11,729 participants; 142 IPF cases), integrating 256 LASSO-selected proteins (C-index increase 0.207; 95% CI 0.188, 0.224) and a weighted IPF-PRS (C-index increase 0.105; 95% CI 0.085, 0.112) significantly enhanced IPF prediction compared to traditional risk factors alone (C-index, 0.779; 95% CI 0.742, 0.817). Adding LASSO-selected proteins had the largest C-index of 0.986 (95% CI 0.977, 0.995), and significantly improved the continuous 10-year net reclassification (0.462; 95% CI 0.359, 0.534) and 10-year integrated discrimination index (0.747; 95% CI 0.141, 0.898). These results were verified in the external validation cohort (5,211 participants; 61 IPF cases). CONCLUSIONS: Our study characterized early proteomic contributions to IPF, and demonstrated that plasma proteomic data significantly enhance IPF risk prediction beyond traditional risk factors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».