A proteo-genomic discovery approach to identify markers of early heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Heart failure is characterized by complex dysregulation across numerous molecular pathways, however, relevant biomarkers altered across the disease course remain lacking. We sought to identify plasma proteomic signatures that show disease associations across multiple forms of evidence using both genomic and prospective phenotypic data. Methods To identify markers altered early in heart failure, we conducted a multi-stage agnostic genomic and phenotypic analysis from the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) study (n = 8,911; 55.2% female; mean age 53.4). Among 539 plasma proteins, we identified biomarkers associated with incident heart failure (226 incident HF events). We then correlated these 539 markers with heart failure genetic liability using a polygenic risk score for heart failure. Markers robustly associated with both genetic liability for heart failure and incident heart failure were subsequently evaluated for prognostic importance in individuals with heart failure using the Global Congestive Heart Failure (GCHF) registry (n=2,427; 37.1% Female Sex; Mean Age 62.3 years). Results 35 proteins were associated with incident heart failure and 24 were associated with genetic predisposition to heart failure. Of these, seven circulating proteins (BNP, MMP12, KIM1, CPM, HGF, IGFBP3, IL6) were strongly associated with both genetic predisposition to heart failure and incident heart failure (false discovery rate <0.05) in a free-living community cohort. Pathways implicated included immune/inflammatory markers, markers of hemostasis, markers of cell death, and markers of collagen/extracellular matrix homeostasis. Inclusion of these additional proteins enhances prediction of death and heart failure hospitalization compared to a baseline model that incorporates traditional heart failure risk severity markers and BNP (Likelihood Chi Square p-value = 1.33x10^-15). Continuous test set Net Reclassification Index at 1 year was 0.48 [95% Confidence Interval: 0.19-0.74], indicating significant improvement in risk stratification of adverse events in GCHF participants. Conclusions This study identified novel biomarkers with increased evidence of early dysregulation in heart failure and are also associated with clinically important outcomes. Further research is warranted to explore whether these identified proteins can alter clinical decision making, reflect ongoing disease activity, refine diagnostics, or serve as therapeutic targets after the clinical onset of heart failure.Study Outline Results of Discovery Analysis
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».