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関連する概念動画

Blood Studies for Cardiovascular System I: Cardiac Biomarkers01:20

Blood Studies for Cardiovascular System I: Cardiac Biomarkers

201
Cardiac biomarkers are enzymes, proteins, and hormones released into the blood when cardiac cells are injured. They are powerful tools for triaging.
The essential diagnostic tools for detecting myocardial necrosis and monitoring individuals suspected of having acute coronary syndrome (ACS) include:
Troponins
Troponins, particularly cardiac troponins I and T, are the most precise and sensitive markers of myocardial injury. They are detectable within 4-6 hours of myocardial injury and remain...
201
Proteomics01:33

Proteomics

7.4K
A proteome is the entire set of proteins that a cell type produces. We can study proteomes using the knowledge of genomes because genes code for mRNAs, and the mRNAs encode proteins. Although mRNA analysis is a step in the right direction, not all mRNAs are translated into proteins.
Proteomics is the study of proteomes' function. It involves the large-scale systematic study of the proteome to denote the protein complement expressed by a genome. Scientist Mark Wilkins coined the term...
7.4K
Blood Studies for Cardiovascular System II: CRP, Hcy, and Cardiac Natriuretic Peptide Markers01:19

Blood Studies for Cardiovascular System II: CRP, Hcy, and Cardiac Natriuretic Peptide Markers

119
Cardiac biomarkers are critical in diagnosing, prognosing, and managing cardiovascular diseases. Routine measurement of specific biomarkers such as B-type natriuretic peptide (BNP), C-reactive protein (CRP), and homocysteine (Hcy) is common practice in clinical settings to evaluate heart function and predict cardiovascular events.
These markers indicate stress or strain on the heart muscle:
Natriuretic Peptides (BNP)
Cardiac myocytes produce these hormones in response to ventricular stretching...
119
Genome-wide Association Studies-GWAS01:11

Genome-wide Association Studies-GWAS

13.6K
Genome-wide association studies or GWAS are used to identify whether common SNPs are associated with certain diseases. Suppose specific SNPs are more frequently observed in individuals with a particular disease than those without the disease. In that case, those SNPs are said to be associated with the disease. Chi-square analysis is performed to check the probability of the allele likely to be associated with the disease.
GWAS does not require the identification of the target gene involved in...
13.6K
Imaging Studies for Cardiovascular System VI: Calcium -Scoring CT01:25

Imaging Studies for Cardiovascular System VI: Calcium -Scoring CT

39
Calcium-Scoring CT ScanA calcium-scoring CT scan, also known as coronary artery calcium (CAC) scan, detects calcium deposits in the coronary arteries. This test assesses the risk of coronary artery disease (CAD), which can lead to cardiovascular events such as angina, heart failure, and sudden cardiac arrest.A calcium-scoring CT scan is generally recommended for individuals at intermediate risk of CAD without symptoms. It includes:Men aged 40-75 and women aged 50-75: Especially those with a...
39
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  11. 心血管疾患の予測のための大規模プロテオミクスの評価

心血管疾患の予測のための大規模プロテオミクスの評価

Hannes Helgason1,2, Thjodbjorg Eiriksdottir1, Magnus O Ulfarsson1,2

  • 1deCODE genetics/Amgen, Inc, Reykjavik, Iceland.

JAMA
|August 22, 2023

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Published on: June 14, 2017

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PubMed で要約を見る

まとめ
この要約は機械生成です。

新種のタンパク質リスクスコアは,動脈硬化性心血管疾患 (ASCVD) のリスクを評価するのに有望である. このスコアは,既存の臨床的要因と多遺伝子リスクスコアと組み合わせると,リスク予測の精度がわずかに向上します.

科学分野:

  • 心血管医学
  • プロテオミクス
  • 遺伝学

背景:

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  • 動脈硬化性心血管疾患 (ASCVD) は,世界中で主要な死因となっています.
  • 現在のリスク評価モデルは臨床的要因と多遺伝子リスクスコアに依存しているが,その予測力は限られている.
  • ASCVDリスクの予測を高めるためのプラズマのタンパク質バイオマーカーの有用性は,活発な調査分野です.

研究 の 目的:

  • ASCVDイベントを予測するためのタンパク質リスクスコアを開発し,検証する.
  • タンパク質リスクスコアと伝統的な臨床リスク要因と多遺伝子リスクスコアを比較する.
  • タンパク質リスクスコアの追加値を評価する.

主な方法:

  • アイスランドのプライマリイベント集団 (13,540 個) のプロテオミクスデータによる遡及分析.
  • 安定したASCVDを持つ臨床試験 (6,791人) の二次イベント集団の分析.
  • 4963の血タンパク質濃度を用いたタンパク質リスクスコアの開発;多遺伝子リスクスコアと臨床的要因 (年齢,性別,スタチンの使用,高血圧,糖尿病,BMI,喫煙) との比較.

主要な成果:

  • タンパク質リスクスコアは,原発的 (HR1. 93/ SD) と二次的 (HR1. 62/ SD) 集団の両方でASCVDイベントと有意な関連性を示した.
  • 臨床リスク因子モデルにタンパク質リスクスコアを追加すると,差別性が著しく改善された (C指数は0. 014- 0. 022増加).
  • タンパク質リスクスコアも二次集団の異なる祖先との間に有意な関連性を示した.

結論:

  • プラズマプロテオミクスから得られたタンパク質リスクスコアは,ASCVDの重要な予測因子です.
  • タンパク質リスクスコアと臨床リスクスコアとポリジェニックリスクスコアを統合すると,リスク予測のわずかな,しかし統計的に有意な改善が得られます.
  • これらの発見は,タンパク質リスクスコアが現在のASCVDリスク評価戦略に価値ある追加となる可能性があることを示唆しています.