Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: F0 ve F1 evreleri arasında ayırt edici proteomik ozellik bulunamamıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Kronik karaciğer hastalığı olan olgularda karaciğer dokusundaki fibrozis varlı.ının ve miktarının değerlendirilmesi; tedavi stratejisini, tedaviye yanıtı ve prognozu belirleyen en onemli etkendir. Bu calışmanın amacı karaciğer fibrozisinin değerlendirilmesinde proteomik analiz ile yeni biyolojik belirteclerin araştırılmasıdır. Yöntem: Kronik karaciğer hastalığı olan toplam 87 hasta (Metavir indeks ile, 17 F0, 30 F1, 6 F2, 9 F3 ve 21 F4) ve 29 sa.lıklı kontrol serumu analiz edilmiştir. Serum proteinleri IMAC30 (bakır) ProteinCip dizinlerinde calışılmış ve SELDI-TOF kutle spektrometrisi ile analiz edilmiştir. İstatistiksel olarak anlamlı ayırt edici pikler parametrik olmayan Mann-Whitney U testi ile analiz edilmiştir. Hafif (F0,F1) ve ileri evre fibrozis (F2,F3,F4) karşılaştı rması karar a.acı oluşturularak (capraz doğrulama) “Biomarker Patterns” Yazılımı versiyon 5.0 (Ciphergen Biosystems, US) ile yapılmıştır. Bulgular: F0 ve F1 evreleri arasında ayırt edici proteomik ozellik bulunamamıştır. F2 ve F3 evreleri dahil olmak uzere siroz (F4) grubu ve diğer fibrozis evreleri arasında 30’dan fazla ayırt edici pik bulunmuştur. 6 proteomik ozellik hafif (F0,F1) ve ileri evre (F2,F3,F4) fibrozis icin ayırt edici bulunmuştur (AUROC ≥0.8, p<0.05, Mann-Whitney test). Karar ağacı ile bulunan uclu belirtec (4280 m/z, 10453 m/z ve 6376 m/z) 83.3% duyarlılık, 85.1% ozgunluk, %81.1 pozitif prediktif değer ve %86.9 negatif prediktif de.er (AUROC 0,94) sağlamıştır. Sonuç: Bu calışmanın sonucu siroz hasta grubu ve karaci.er fibrozisinin diğer evreleri arasında ayırt edici proteomik ozellikler ortaya cıkarmıştır. Ayrıca, SELDI-TOF kutle spektrometrisi ile hafif ve ileri evre fibrozisini ayırt edici potansiyel serum biyolojik belirtecleri belirlenmiştir.
Abstract
Background/aims: The accurate assessment of the severity of liver fibrosis is of paramount importance in determining treatment strategies, response to treatment and prognosis in patients with chronic liver disease. The aim of this study was to investigate potential proteomic biomarkers for assessing stages of hepatic fibrosis. Methods: Serum samples of 83 patients with chronic liver disease (using METAVIR index, 17 F0, 30 F1, 6 F2, 9 F3, and 21 F4 patients) and 29 healthy controls were analyzed using surfaceenhanced laser desorption/ionization time-of- flight mass spectrometry on IMAC30 ProteinChip arrays. Discriminatory peaks between groups were identified using Mann–Whitney U non-parametric test. Comparison of mild (F0, F1) and severe fibrosis (F2, F3, F4) was performed using tree classification (cross-validation) with the Biomarker Patterns Software, version 5.0 (Ciphergen Biosystems, US). Results: No statistically significant discriminatory peak was evident between F0, F1 and F2 fibrosis. More than 30 peaks were found to be discriminatory between patients with cirrhosis (F4) and all other stages of liver fibrosis, including F2 and F3. Six surface-enhanced laser desorption/ionization proteomic features were found to be discriminative for mild (F0, F1) vs. advanced (F2, F3, F4) fibrosis (AUROC ≥0.8, p<0.05, Mann-Whitney test). The decision tree (m/z 4280, 10453 and 6376) yielded a sensitivity of 83.3% (30/36), a specificity of 85.1% (40/47), a positive predictive value of 81.1%, and a negative predictive value of 86.9%, with an AUROC of 0.94. Conclusions: The results of this study revealed discriminatory peaks between the protein profiles of patients with cirrhosis and other stages of liver fibrosis. Potential proteomic biomarkers can be notably determined for discriminating mild and advanced fibrosis using surface-enhanced laser desorption/ionization time-of- flight mass spectrometry.