@Article {Bauer2002591，作者= {Bauer，Yasmina和De Bernard，Simon和Hickey，Peter和Ballard，Karri和Cruz，Jeremy和Cornelisse，彼得和Chadha-Boreham，Harbajan和Distler，Oliver和Rosenberg，Daniel和Doeberg，Martin和Roux，Sebastien和Nayler，Oliver和Lawrie，Allan}，标题= {鉴定全身硬化症的早期肺动脉高压生物标志物：从检测COHORT}的机器学习蛋白质组学，体积= {57}，数字= {6}，电梯-id = {2002591}，年= {2021}，DOI = {10.1183 / 13993003.02591-2020}，出版商= {欧洲呼吸协会}，抽象= 188bet官网地址{肺动脉高压（PAH）是全身性硬化症的破坏性的并发症（SSC）。在SSC中对PAH进行筛选具有增加的检测，允许PAH的早期治疗和改善的患者结果。可靠地识别PAH或早期疾病风险的SSC患者的血基生物标志物将显着提高筛查，可能导致提高生存，并为早期疾病提供新的机制见解。本研究的主要目的是鉴定蛋白质组学生物标志物签名，可以使用机器学习方法区分SSC患者，并使用机器学习方法验证来自SSC和PAH患者的外部COHORT.SERUM样本中的研究结果（n = 77）没有肺动脉高压（非pH）（n = 80）的SSC从临床检测研究中随机选择，使用由313个蛋白质组成的Myriad RBM Discovery平台进行蛋白质组学筛选。从谢菲尔德大学（英国谢菲尔德，英国谢菲尔德，英国谢菲尔德），从独立验证SSC队列（PAH n = 22和非PH N = 22）.Random森林分析确定了一个新的八种蛋白质，包含胶原蛋白IV，内皮抑素，胰岛素样生长因子结合蛋白（IGFBP）-2，IGFBP-7，基质金属肽酶-2，神经疏素-1，N-末端促脑利钠肽和愤怒（用于先进糖化末端产物的受体），从而从非在检测发现队列中的SSC患者中的-ph（接收器下的平均面积为0.741,65.1％的灵敏度/ 69.0 \％特异性），其在谢菲尔德确认队列（81.1 \％精度，77.3 \％敏感度/ 86.5 \％特异性）。这部新型八蛋白生物标志物组有可能改善SSC患者中PAH的早期检测，并可在SSC.early筛查P中筛查PAH的肺动脉高压的情况下对PAH的发病机制提供新的见解具有全身硬化的环境改善了患者的结果。 This study identified a novel eight-protein biomarker panel that has the potential to assist early detection of PAH in this patient group. https://bit.ly/373BNkL}, issn = {0903-1936}, URL = {//www.qdcxjkg.com/content/57/6/2002591}, eprint = {//www.qdcxjkg.com/content/57/6/2002591.full.pdf}, journal = {European Respiratory Journal} }