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Predicting Preterm Birth Using Proteomics - 03/05/24

Doi : 10.1016/j.clp.2024.02.011 
Ivana Marić, PhD a, , David K. Stevenson, MD a, Nima Aghaeepour, PhD b, c, Brice Gaudillière, MD, PhD b, c, Ronald J. Wong, PhD a, Martin S. Angst, MD b
a Division of Neonatal and Developmental Medicine, Department of Pediatrics, Stanford University School of Medicine, 453 Quarry Road, Palo Alto, CA 94304, USA 
b Department of Anesthesiology, Perioperative and Pain Medicine, Stanford University School of Medicine, Grant Building, Office 276A, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA 94305-5117, USA 
c Division of Neonatal and Developmental Medicine, Department of Pediatrics, Stanford University School of Medicine, 300 Pasteur Drive, Grant S280, Stanford, CA 94305, USA 

Corresponding author.

Résumé

The complexity of preterm birth (PTB), both spontaneous and medically indicated, and its various etiologies and associated risk factors pose a significant challenge for developing tools to accurately predict risk. This review focuses on the discovery of proteomics signatures that might be useful for predicting spontaneous PTB or preeclampsia, which often results in PTB. We describe methods for proteomics analyses, proteomics biomarker candidates that have so far been identified, obstacles for discovering biomarkers that are sufficiently accurate for clinical use, and the derivation of composite signatures including clinical parameters to increase predictive power.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Preeclampsia, Proteome, Omics, Multiomics, Biomarkers, Biosignatures, Composite signatures, Computation


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Vol 51 - N° 2

P. 391-409 - juin 2024 Retour au numéro
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  • Predicting Preterm Birth Using Cell-Free Ribonucleic Acid
  • Alison D. Cowan, Morten Rasmussen, Maneesh Jain, Rachel M. Tribe
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  • Estimating Gestational Age and Prediction of Preterm Birth Using Metabolomics Biomarkers
  • Victoria C. Ward, Steven Hawken, Pranesh Chakraborty, Gary L. Darmstadt, Kumanan Wilson

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