Diagnostic value of small dense low-density lipoproteins and trace elements in coronary artery disease / Na Zhang in Annales de Biologie Clinique, Vol.83 N°2 (Mars-avril 2025)

Public ISBD [article]  inAnnales de Biologie Clinique > Vol.83 N°2 (Mars-avril 2025) . - p. 161-175 Titre : Diagnostic value of small dense low-density lipoproteins and trace elements in coronary artery disease Titre original : Valeur diagnostique des lipoprotéines de basse densité peu denses et des oligo-éléments dans la maladie coronarienne Type de document : texte imprimé Auteurs : Na Zhang ; Yue Xu ; Hao Liang ; et al. Année de publication : 2025 Article en page(s) : p. 161-175 Note générale : DOI : 10.1684/abc.2025.1960 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : maladie coronarienne  sous-fractions de lipoprotéines de basse densité  oligo-éléments  facteurs de risque  apprentissage automatique Résumé : Contexte La maladie coronarienne est l’une des principales causes de décès dans le monde. Étant donné que 20 à 40 % des patients atteints de coronaropathie présentent une longue période asymptomatique d’athérosclérose, il est devenu urgent d’étudier la possibilité de diagnostiquer la coronaropathie à un stade précoce. Méthodes Il s’agit d’une étude observationnelle, cas-témoins, qui a recruté au total 489 patients consécutifs atteints de maladie coronarienne et 75 témoins non atteints de maladie coronarienne. Les niveaux des sous-fractions de lipoprotéines de basse densité (LDLC1-7) dans le sérum ont été mesurés par le système Quantimetrix Lipoprint LDL. Les niveaux de 18 oligo-éléments (vanadium, chrome, manganèse, cobalt, nickel, cuivre, zinc, gallium, arsenic, sélénium, strontium, cadmium, étain, antimoine, baryum, mercure, thallium et plomb) ont été testés à l’aide de la spectrométrie de masse du plasma à couplage inductif. Six algorithmes d’apprentissage automatique (régression logistique, K Neighbors, GaussianNB, Random Forest, Decision Tree et XGBoost) ont été utilisés pour construire des modèles de diagnostic de la CAO. Résultats Les taux de LDLC-3, LDLC-4, LDLC-5 et de plomb étaient significativement plus élevés chez les patients atteints de maladie coronarienne, tandis que les taux de LDLC-1, de chrome, de manganèse, de cobalt et de strontium étaient plus faibles (p < 0,05 pour tous). L’analyse de régression logistique univariée indique que les LDLC-3, LDLC-4 et le plomb sont des facteurs de risque de développement de la maladie coronarienne (odds ratio > 1 et p < 0,05 pour tous), tandis que les LDLC-1, le chrome, le manganèse, le cobalt et le strontium sont des facteurs de protection de la maladie coronarienne (odds ratio < 1 et p < 0,05 pour tous). XGBoost a eu la meilleure performance diagnostique globale parmi les six algorithmes. Conclusion Il existe des différences significatives dans les niveaux de plusieurs sous-fractions de LDL et d’oligo-éléments entre les témoins non atteints de maladie coronarienne et les patients atteints de maladie coronarienne. Ces biomarqueurs peuvent aider à diagnostiquer la maladie coronarienne en appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=125119 [article] Diagnostic value of small dense low-density lipoproteins and trace elements in coronary artery disease = Valeur diagnostique des lipoprotéines de basse densité peu denses et des oligo-éléments dans la maladie coronarienne [texte imprimé] / Na Zhang ; Yue Xu ; Hao Liang ; et al. . - 2025 . - p. 161-175. DOI : 10.1684/abc.2025.1960 Langues : Anglais (eng) in Annales de Biologie Clinique > Vol.83 N°2 (Mars-avril 2025) . - p. 161-175 Mots-clés : maladie coronarienne  sous-fractions de lipoprotéines de basse densité  oligo-éléments  facteurs de risque  apprentissage automatique Résumé : Contexte La maladie coronarienne est l’une des principales causes de décès dans le monde. Étant donné que 20 à 40 % des patients atteints de coronaropathie présentent une longue période asymptomatique d’athérosclérose, il est devenu urgent d’étudier la possibilité de diagnostiquer la coronaropathie à un stade précoce. Méthodes Il s’agit d’une étude observationnelle, cas-témoins, qui a recruté au total 489 patients consécutifs atteints de maladie coronarienne et 75 témoins non atteints de maladie coronarienne. Les niveaux des sous-fractions de lipoprotéines de basse densité (LDLC1-7) dans le sérum ont été mesurés par le système Quantimetrix Lipoprint LDL. Les niveaux de 18 oligo-éléments (vanadium, chrome, manganèse, cobalt, nickel, cuivre, zinc, gallium, arsenic, sélénium, strontium, cadmium, étain, antimoine, baryum, mercure, thallium et plomb) ont été testés à l’aide de la spectrométrie de masse du plasma à couplage inductif. Six algorithmes d’apprentissage automatique (régression logistique, K Neighbors, GaussianNB, Random Forest, Decision Tree et XGBoost) ont été utilisés pour construire des modèles de diagnostic de la CAO. Résultats Les taux de LDLC-3, LDLC-4, LDLC-5 et de plomb étaient significativement plus élevés chez les patients atteints de maladie coronarienne, tandis que les taux de LDLC-1, de chrome, de manganèse, de cobalt et de strontium étaient plus faibles (p < 0,05 pour tous). L’analyse de régression logistique univariée indique que les LDLC-3, LDLC-4 et le plomb sont des facteurs de risque de développement de la maladie coronarienne (odds ratio > 1 et p < 0,05 pour tous), tandis que les LDLC-1, le chrome, le manganèse, le cobalt et le strontium sont des facteurs de protection de la maladie coronarienne (odds ratio < 1 et p < 0,05 pour tous). XGBoost a eu la meilleure performance diagnostique globale parmi les six algorithmes. Conclusion Il existe des différences significatives dans les niveaux de plusieurs sous-fractions de LDL et d’oligo-éléments entre les témoins non atteints de maladie coronarienne et les patients atteints de maladie coronarienne. Ces biomarqueurs peuvent aider à diagnostiquer la maladie coronarienne en appliquant des algorithmes d’apprentissage automatique. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=125119

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