Post-Ebola sindromu (Post-Ebola Syndrome, PES), kəskin Ebola virusu xəstəliyi (Ebola Virus Disease, EVD) başa çatdıqdan sonra bəzi sağ qalanlarda davam edən və ya sonradan üzə çıxan dayaq-hərəkət, mədə-bağırsaq, kardiopulmonar, nevroloji və ümumi sistemik sekellərdən ibarət heterogen klinik tablodur. Bu tədqiqat Sierra Leone-dəki EVD sağ qalanları kohortundan alınmış plazma nümunələrində hədəfsiz maye xromatoqrafiyası–tandem kütlə spektrometriyası (LC-MS/MS) metabolomik analizindən istifadə etməklə PES olan sağ qalanların metabolik profilinin simptomsuz EVD sağ qalanlarından fərqli olub-olmadığını araşdırır. Əsas müqayisədə PES olan 37 sağ qalan və simptomsuz 20 EVD sağ qalanı qiymətləndirilmiş; əlavə olaraq 20 simptomsuz ev təsərrüfatı təmaslısı müqayisə məqsədilə tədqiqata daxil edilmişdir.

Cəmi 544 metabolit müəyyən edilmiş və PES olan sağ qalanlarla simptomsuz EVD sağ qalanları müqayisə edildikdə 34 metabolitin mənbədə müəyyən edilmiş diferensial dəyişiklik meyarlarına cavab verdiyi görülmüşdür. Bunların 26-sı daha aşağı, 8-i daha yüksək səviyyədə olmuşdur. Dəyişikliklər xüsusilə trikarboksilik turşu dövrü (TCA dövrü), amin turşusu metabolizması, nukleotid metabolizması və qısa zəncirli yağ turşusu (Short-Chain Fatty Acid, SCFA) metabolizmasında cəmlənmişdir. Mənbə pathway analizində qlikoliz, piruvat metabolizması və müxtəlif amin turşusu metabolizması yollarında da əhəmiyyətli fərqlər bildirir.

Tədqiqatın biomarker analizində Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) və Random Forest (RF) modellərinin hər ikisi eyni 10 metaboliti ən mühüm namizədlər arasında seçmişdir. Bu metabolitlər ayrıca daxili doğrulama qrupunda yenidən sınaqdan keçirilmiş və hər iki model üçün ROC əyrisi altında qalan sahənin (AUC) 0,8-dən yüksək olduğu bildirilmişdir. Mənbə Figure 5-də doğrulama PLS-DA modeli üçün AUC 0,881, Random Forest modeli üçün AUC 0,91 göstərir; lakin xüsusilə PLS-DA üçün etibar intervalının geniş olması və doğrulama qrupunun yalnız 18 nəfərdən ibarət olması bu nəticələrin klinik istifadəyə hazır diaqnostik test kimi şərh edilməməli olduğunu göstərir.

Tədqiqatın ən mühüm şərh sərhədi budur: metabolitlər plazmada ölçülmüşdür. Tədqiqatçılar TCA dövrü, SCFA metabolizması və digər yolların immun pozğunluq və CD8+ T-hüceyrə funksiyası ilə əlaqəli ola biləcəyini müzakirə edirlər; lakin mövcud tədqiqat hüceyrədaxili metabolik axını, T-hüceyrə metabolizmasını və ya mikrobiomu birbaşa ölçməmişdir. Buna görə tədqiqat metabolik fərqləri göstərir, onların PES-ə səbəb olduğunu sübut etmir.

Tədqiqatın əsas problemi

Ebola virusu xəstəliyindən sağ qalan insanların bir qismi kəskin infeksiya bitdikdən uzun müddət sonra belə müxtəlif klinik problemlər yaşaya bilər. Mənbə bu tabloya post-Ebola sindromu deyir və dayaq-hərəkət sistemi, kardiopulmonar sistem, nevroloji əlamətlər, mədə-bağırsaq problemləri, eləcə də baş ağrısı və yorğunluq kimi struktur olmayan ümumi əlamətləri bu sekellər arasında sayır.

Əsas elmi problem bəzi EVD sağ qalanlarında PES inkişaf etdiyi halda digərlərində nəzərəçarpan sekellərin niyə görülmədiyinin kifayət qədər izah olunmamasıdır. Tədqiqatçılar kəskin EVD zamanı metabolik dəyişikliklərin əvvəllər müşahidə edildiyini, lakin PES kontekstində davamlı metabolik dəyişikliklərin sistematik araşdırılmadığını bildirirlər.

Bu boşluqdan çıxış edərək tədqiqatın hipotezi PES olan EVD sağ qalanlarının simptomsuz EVD sağ qalanlarından fərqləndirilə bilən özünəməxsus metabolik profilə malik olacağı istiqamətindədir. İkinci məqsəd isə bu fərqli profildə gələcəkdə biomarker kimi araşdırıla biləcək metabolitləri müəyyən etməkdir.

Post-Ebola Sindromu Nədir?

Post-Ebola sindromu kəskin Ebola virusu xəstəliyindən sağalmış bəzi insanlarda xəstəlikdən sonra davam edən və ya izləmə dövründə ortaya çıxan heterogen klinik sekellərin toplusudur; bu tədqiqatda xüsusilə dayaq-hərəkət/mədə-bağırsaq və kardiopulmonar sekellər metabolomik müqayisənin mərkəzinə alınmışdır. Tədqiqat PES-in tək bir əlamət və ya tək bir orqan xəstəliyi olduğunu fərz etmir və bütün EVD sağ qalanlarında inkişaf etdiyini də demir.

Tədqiqatda PES qrupu necə müəyyən edildi?

Tədqiqatın PES nümunələri əvvəllər müəyyən edilmiş sağ qalan qruplarından seçilmişdir. Cəmi 37 PES-li sağ qalanın 18-i dayaq-hərəkət/mədə-bağırsaq (MSK/GI), 19-u kardiopulmonar (CP) sekellər qrupundadır.

MSK/GI qrupunda fiziki müayinədə oynaqların hərəkət amplitudasının azalması, ətrafların ödemi və ya effuziyası, palpasiya ilə oynaq həssaslığı və palpasiya ilə qarın həssaslığı kimi nəticələr nəzərə alınmışdır. Tədqiqatçılar daha tez-tez MSK/GI sekeli göstərən şəxslərin nümunəyə daxil edilməsinə üstünlük vermişlər. Bununla yanaşı metabolomik analizdə hər iştirakçı üçün yalnız bir zaman nöqtəsinə aid nümunə istifadə edilmişdir.

Kardiopulmonar qrupa döş qəfəsi ağrısı, ürəkdöyünmə, təngnəfəslik və ya öskürək kimi simptomlarla yanaşı ürək səslərinin olmaması, küy/rub/gallop, anormal ürək tezliyi, qeyri-müntəzəm ritm, aşağı ətraf ödemi, zəif distal nəbzlər və ağciyər auskultasiyasında wheeze, rale və ya rhonchi kimi nəticələr daxil edilmişdir.

Simptomsuz EVD sağ qalanları əvvəlki tədqiqatda istifadə edilən principal components analysis (PCA) klasterləşməsinə görə simptomsuz hesab edilən və Ebola qlikoproteininə qarşı IgG pozitivliyi olan şəxslərdən ibarət olmuşdur. Ev təsərrüfatı təmaslıları isə simptomsuz və GP IgG neqativ şəxslərdir.

Ev təsərrüfatı təmaslıları niyə istifadə edildi?

Ev təsərrüfatı təmaslılarının EVD sağ qalanları ilə oxşar regional və demoqrafik fona malik olması hədəflənmişdir. Seçimdə yaş, cins və nümunə toplama tarixi kimi xüsusiyyətlər nəzərə alınmışdır. Bəzi təmaslılar tədqiqatdakı sağ qalanlarla eyni ev təsərrüfatından, bəziləri isə fərqli ev təsərrüfatlarından olmuşdur.

Bu qrup mühüm əlavə müqayisə təmin edir; çünki yalnız PES-li və simptomsuz EVD sağ qalanlarını müqayisə etmək hər iki qrupun keçirilmiş EVD ilə əlaqəli ortaq metabolik dəyişikliklər daşıya biləcəyi ehtimalını tam ayırd etməyə imkan vermir.

Mühüm mənfi nəticə: PES ilə ev təsərrüfatı təmaslıları arasında nə tapıldı?

PES olan sağ qalanlarla simptomsuz ev təsərrüfatı təmaslıları müqayisə edildikdə univariate analizdə əhəmiyyətli dərəcədə fərqli metabolit aşkarlanmamışdır. Müəlliflər bunun kiçik nümunədən qaynaqlana biləcəyini, bəzi metabolitlərdə oxşar meyllər olduğunu, lakin statistik əhəmiyyətə çatmadığını bildirirlər. Həmçinin simptomsuz EVD sağ qalanlarının özlərinə xas metabolik dəyişikliklər daşımasının PES-li və simptomsuz sağ qalanlar arasındakı fərqin yaranmasına töhfə verə biləcəyini müzakirə edirlər.

Bu nəticə biomarker şərhində vacibdir: tədqiqat müəyyən edilmiş metabolik profilin PES-i bütün digər insanlardan və ya bütün sağlam nəzarətlərdən qəti şəkildə ayırd etdiyini göstərmir.

Hədəfsiz Metabolomika və LC-MS/MS Bu Tədqiqatda Nə Edir?

Hədəfsiz metabolomika əvvəlcədən yalnız bir neçə müəyyən molekula fokuslanmaq əvəzinə nümunədə ölçülə bilən çoxsaylı kiçik molekulları geniş şəkildə skan etməyə çalışan analiz yanaşmasıdır; bu tədqiqatda plazma nümunələri LC-MS/MS ilə analiz edilərək yüzlərlə metabolitin nisbi siqnal intensivlikləri müqayisə edilmişdir. Metod metabolik profili geniş miqyasda skan etməyə imkan verir, lakin təkbaşına metabolik axın sürətini və ya hüceyrədaxili səbəb mexanizmini birbaşa ölçmür.

LC-MS/MS nə deməkdir?

LC-MS/MS, Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry, yəni maye xromatoqrafiyası–tandem kütlə spektrometriyası deməkdir. Maye xromatoqrafiyası mürəkkəb nümunədəki birləşmələri fiziki-kimyəvi xüsusiyyətlərinə görə zaman ərzində ayırmağa kömək edir. Kütlə spektrometri isə ionlaşdırılmış molekulları kütlə/yük nisbətləri əsasında aşkarlayır. Tandem MS mərhələsi seçilmiş ionların parçalanma nümunələrindən əlavə kimlik məlumatı əldə etməyə kömək edir.

Bu tədqiqatda metod plazma metabolitlərini geniş şəkildə müəyyən etmək və qruplar arasında müqayisə etmək üçün istifadə edilmişdir. Mənbə cihazın konkret LC və ya mass-spectrometer modelini bildirmir; buna görə model adı uydurulmamışdır.

Plazma nümunələri nə vaxt toplanmışdır?

Plazma nümunələri Mart 2016 ilə Aprel 2019 arasında toplanmışdır. Klinik məlumatların plazma toplama tarixinə mümkün qədər yaxın zamanda əldə edilməsi hədəflənmişdir. Qan venipunktur yolu ilə alınmış, plazma standart üsullarla hazırlanmışdır.

Metabolit ekstraksiyası və miqdarlandırma

Hədəfsiz metabolomik analiz Gigantest Inc. tərəfindən həyata keçirilmişdir. Ekstraksiyada soyuq asetonitril və formik turşu istifadə edilmişdir. Metabolit identifikasiyasında müəssisədaxili verilənlər bazalarından, miqdarlandırmada isə eyni şəraitdə qeydə alınmış təsdiqlənmiş xarici standartlarla birlikdə XCalibur proqramından istifadə edilmişdir.

Çatışmayan dəyərlər necə işlənmişdir?

Xam məlumat dəstindəki 2.762 dəyər, ümumi ölçmələrin %8,9-u, çatışmayan kimi bildirilmişdir. Tədqiqatçılar hər çatışmayan dəyəri müvafiq dəyişəndə müşahidə edilmiş ən kiçik müsbət dəyərin 1/5-i ilə əvəz etmişlər.

Bu əməliyyat analiz proqramının çatışmayan xanalarla işləməsinin qarşısını almaq üçün istifadə edilən imputasiya metodudur. Lakin imputasiya real ölçülmüş metabolit konsentrasiyası yaratmır; çatışmayan müşahidənin yerinə hesablamada istifadə ediləcək aşağı vekil dəyər qoyur. Buna görə 1/5 dəyəri bioloji baxımdan “real konsentrasiya” hesab edilməməlidir.

RSD filtri nə etdi?

Mənbə nisbi standart sapmanı standard deviation / mean yəni standart sapmanın ortalamaya nisbəti kimi müəyyən edir və nisbi standart sapması %25-dən yüksək olan dəyişənləri çıxarır. Bu filtr yüksək dəyişkənlik göstərən dəyişənləri analizdən uzaqlaşdırmaq üçün istifadə edilmişdir.

IQR filtri niyə istifadə edildi?

Interquartile Range (IQR), dəyişənin orta %50-lik hissəsinin yayılmasını göstərən ölçüdür. Mənbə aşağı IQR quyruğunda yerləşən və demək olar ki, sabit dəyərlər daşıyan dəyişənləri azaltmaq məqsədilə dəyişənlərin %25-ni IQR filtri ilə çıxarmışdır.

Bunun məntiqi belədir: şəxslər arasında demək olar ki, heç dəyişməyən metabolit təsnifat və ya qrup fərqləndirməsi üçün məhdud məlumat daşıyır. Lakin bu əməliyyat nəticələrə təsir göstərə bilən məlumatların ilkin emalı seçimidir və mənbə tərəfindən açıq şəkildə bildirilmişdir.

Median normallaşdırma və log10 çevrilməsi

Məlumatlar mediana görə normallaşdırılmış və daha sonra 10 əsaslı loqarifmik çevrilməyə məruz qoyulmuşdur. Median normallaşdırma nümunələr arasında ümumi intensivlik miqyasındakı fərqləri azaltmağı hədəfləyir. Loqarifmik çevrilmə isə çox geniş ədədi aralığa malik metabolit intensivliklərini daha sıxılmış miqyasda ifadə edir və çox yüksək dəyərlərin analizə həddən artıq dominant olmasını azalda bilər.

Bu çevrilmələrdən sonra istifadə edilən rəqəmlər cihazın xam siqnalının dəyişdirilməmiş forması deyil. Mənbə Figure 1 istilik xəritəsindəki dəyərlər bu normallaşdırma və log çevrilməsindən sonrakı müqayisə quruluşuna aiddir.

Fold change nəyi göstərir?

Fold change (FC), iki qrup arasındakı nisbi dəyişiklik böyüklüyünü ifadə edir. Mənbə diferensial metabolitləri müəyyən edərkən FC > 2,0 və Benjamini–Hochberg üsulu ilə düzəldilmiş FDR < 0,05 şərtlərini birlikdə istifadə edir. Mənbə volcano plot-da dəyişiklik istiqamətini log₂(FC) oxunda göstərir.

İkiqat dəyişiklik böyüklüyü log₂ miqyasında 1 vahid böyüklüyə uyğun gəlir; azalma istiqamətində işarə mənfidir. Bu riyazi çevrilmə yeni tədqiqat nəticəsi deyil, volcano plot oxunun necə oxunacağını izah edən əsas əlaqədir.

P-dəyəri ilə FDR niyə eyni şey deyil?

Tədqiqatda yüzlərlə metabolit eyni vaxtda sınaqdan keçirildiyi üçün yalnız xam p-dəyərinə baxmaq yalnış-müsbət nəticələrin artmasına səbəb ola bilər. Tədqiqatçılar buna görə Benjamini–Hochberg (BH) üsulu ilə False Discovery Rate (FDR) düzəlişi tətbiq etmişlər.

FDR çoxsaylı testlər arasında statistik cəhətdən əhəmiyyətli hesab edilən nəticələrin daxilində gözlənilən yalnış kəşf nisbətini nəzarətdə saxlamağı hədəfləyir. Mənbə metabolitləri əhəmiyyətli hesab etmək üçün düzəldilmiş p-dəyərinin, yəni FDR dəyərinin 0,05-dən aşağı olmasını tələb etmişdir.

544 metabolitdən 34-ü necə ayrıldı?

Hədəfsiz LC-MS/MS analizində cəmi 544 metabolit müəyyən edilmişdir. PES olan EVD sağ qalanları ilə simptomsuz EVD sağ qalanları arasındakı univariate müqayisədə mənbə meyarlarına cavab verən 34 metabolit tapılmışdır. Bunların 26-sı PES qrupunda daha aşağı, 8-i daha yüksək səviyyədədir.

Mənbə Figure 1-in elmi mesajı

Mənbə PDF-nin 12. səhifəsindəki Figure 1A, PES və simptomsuz sağ qalanlar arasında fərqli olan metabolitlərin nümunələr üzrə intensivlik nümunələrini istilik xəritəsində göstərir. Qırmızı tonlar daha yüksək, mavi tonlar daha aşağı normallaşdırılmış pik intensivliklərini təmsil edir. Figure 1B-dəki volcano plot isə dəyişiklik böyüklüyünü log₂(FC) oxunda, statistik sübutu isə −log₁₀(p-dəyəri) oxunda birlikdə göstərir.

Bu qrafiklərin əsas mesajı tək bir metabolitin bütün PES hallarını qüsursuz ayırması deyil; çoxsaylı metabolitlərin birlikdə fərqli metabolik nümunə yaratmasıdır. Xam nümunə-nöqtə məlumatları əsas PDF-də ayrıca cədvəl şəklində verilmədiyinə görə Verianla bu qrafikləri təxmini koordinatlarla yenidən çəkməmişdir.

MSK/GI və kardiopulmonar PES qrupları bir-birindən ayrıldımı?

Xeyr. MSK/GI sekelləri olan 18 nəfər ilə kardiopulmonar sekelləri olan 19 nəfər müqayisə edildikdə əhəmiyyətli dərəcədə fərqli metabolit aşkarlanmamışdır. Bu, mövcud nümunədə iki klinik PES alt qrupunun metabolomik olaraq bir-birindən aydın ayrıldığına dair sübut olmadığı deməkdir.

Bununla belə, “fərq tapılmadı” ifadəsi iki qrupun metabolik baxımdan mütləq eyni olduğu demək deyil. Kiçik nümunə statistik fərqi aşkarlama gücünü məhdudlaşdıra bilər.

Yaş, cins və BMI nəticəni izah edirmi?

Mənbə logistic regression analizində yaş, cins, bədən kütlə indeksi (BMI) və nümunə toplama tarixinin PES və ya simptomsuz EVD sağ qalanı qrupuna üzvlüyü əhəmiyyətli şəkildə proqnozlaşdırmadığını bildirir.

Spearman korrelyasiya analizində də PES qrupunda BMI, yaş və cins ilə metabolitlər arasında əhəmiyyətli korrelyasiya tapılmamışdır. Bununla belə, BMI ilə yaş arasında əhəmiyyətli müsbət korrelyasiya bildirilmişdir.

Spearman korrelyasiyası nəyi ölçür?

Spearman sıra korrelyasiyası, iki dəyişən arasındakı monoton əlaqənin istiqamətini və gücünü sıralamalar əsasında qiymətləndirir. Korrelyasiya əmsalı müsbət olduqda dəyişənlər ümumilikdə birlikdə artmağa, mənfi olduqda isə biri artarkən digərinin azalmağa meyl etdiyini göstərir.

Mənbə PES qrupunda TCA dövrü metabolitləri ilə amin turşusu, yağ turşusu və nukleotid metabolizmasına aid müxtəlif metabolitlər arasında əhəmiyyətli əlaqələr tapmışdır. Yalnız FDR < 0,05 olan korrelyasiyalar şəbəkə analizinə daxil edilmişdir.

Mənbə PDF-nin 13. səhifəsindəki korrelyasiya istilik xəritəsində müsbət əlaqələr qırmızı, mənfi əlaqələr mavi göstərilir. 14. səhifədəki şəbəkə vizualında düyün ölçüsü metabolitin əlaqə sayı ilə, xətt qalınlığı korrelyasiya p-dəyəri ilə əlaqələndirilmiş; xətt rəngi əlaqənin müsbət və ya mənfi istiqamətini göstərmişdir. Dəqiq Spearman rho dəyərləri Supplementary Table 4-ə buraxılmışdır və yüklənmiş əsas PDF-də bu əlavə cədvəl yoxdur.

TCA dövrü niyə vacibdir?

Trikarboksilik turşu dövrü (TCA cycle; sitrik turşu dövrü və ya Krebs dövrü), hüceyrə enerji metabolizmasının mərkəzində olan biokimyəvi yollardan biridir. Karbon tərkibli ara məhsullar bu dövr vasitəsilə emal olunur və hüceyrə enerji istehsalı ilə əlaqəli reduksiya olunmuş kofaktorların yaranmasına töhfə verir.

Tədqiqatda malat, süksinat və digər TCA ilə əlaqəli metabolitlərin PES ilə simptomsuz sağ qalanlar arasında dəyişdiyi görülmüşdür. Bununla belə analiz plazmadakı metabolit səviyyələrinə əsaslanır. Buna görə nəticələr mitoxondridəki TCA axın sürətinin birbaşa ölçüldüyü demək deyil.

Mənbə “downregulated metabolism” ifadəsini istifadə edir. Metodoloji baxımdan daha dar şərh odur ki, müvafiq yol ilə əlaqəli ölçülmüş metabolitlərin əhəmiyyətli hissəsi PES qrupunda daha aşağı səviyyədə olmuşdur. Tədqiqat izotop izləmə və ya birbaşa metabolik flux ölçümü aparmamışdır.

Amin turşusu metabolizmasındakı dəyişikliklər

Pathway analizində ən təsirli fərqlərin mühüm hissəsi amin turşusu metabolizmasına aiddir. Mənbə xüsusilə taurin və hipotaurin, tirozin, sistein və metionin metabolizmasını önə çıxarır. Histidin, beta-alanin və alanin/aspartat/qlutamat metabolizması kimi yollar da mənbə Figure 4-də yer alır.

Müəlliflər bu nəticələri xroniki viral infeksiyalarda bildirilən immunometabolik dəyişikliklərlə müqayisə edirlər. Lakin mövcud tədqiqatın özü bu metabolik fərqlərin T-hüceyrə funksiyası pozğunluğuna səbəb olduğunu göstərmir.

Nukleotid metabolizması

Nukleotidlər DNA və RNA-nın struktur vahidləri olmaqla yanaşı enerji ötürülməsi və hüceyrə siqnalı kimi başqa biokimyəvi funksiyalarda da rol oynayırlar. Mənbə PES qrupunda nukleotid metabolizması ilə əlaqəli metabolitlərdə əhəmiyyətli dəyişikliklər bildirir.

Bu dəyişikliklərin hansı hüceyrə tipindən qaynaqlandığını mövcud plazma metabolomik dizaynından müəyyən etmək mümkün deyil. Qan plazması bir çox toxuma və hüceyrədən gələn molekulların birləşmiş nümunəsini əks etdirir.

SCFA nədir və tədqiqatda nə tapıldı?

Qısa zəncirli yağ turşuları (Short-Chain Fatty Acids, SCFA), mənbədə xüsusilə asetat və propanoat üzərindən müzakirə edilən kiçik üzvi turşulardır. PES qrupunda asetat artmış, propanoat azalmış olaraq bildirilmişdir.

Müəlliflər bu dəyişikliyin bağırsaq mikrobiotasındakı pozğunluqla əlaqəli ola biləcəyini müzakirə edirlər. Bu fikir Long COVID tədqiqatlarında SCFA istehsal edən simbiotik mikroorqanizmlərin azalmasına dair əvvəlki nəticələr və SCFA-ların immun cavaba təsir göstərə bilməsi ilə dəstəklənir.

Lakin bu tədqiqatda nəcis mikrobiomu, bağırsaq bakteriya tərkibi və ya mikrob genləri ölçülməmişdir. Buna görə “PES-də mikrobiom pozğunluğu sübut edildi” nəticəsi çıxarıla bilməz. Mənbə bunu mümkün izah kimi müzakirə edir.

CD8+ T hüceyrələri ilə əlaqə nə qədər güclüdür?

CD8+ T hüceyrələri virusla yoluxmuş hüceyrələrin tanınması və aradan qaldırılmasında rol oynayan adaptiv immun hüceyrələridir. Tədqiqatçılar əvvəlki PES tədqiqatlarında EBOV-a spesifik CD8+ T-hüceyrə cavablarının araşdırıldığını və PES olan şəxslərdə bu cavabın daha tez-tez görülə bildiyini bildirirlər.

Mənbə həmçinin xroniki infeksiyalarda mitoxondri və TCA funksiyası pozğunluğunun T-hüceyrə tükənməsi ilə əlaqəli olduğunu bildirən əvvəlki tədqiqatlarla öz metabolomik nəticələri arasında bioloji əlaqə ola biləcəyini müzakirə edir.

Bununla belə, tədqiqatçılar öz məhdudiyyətlərini açıq şəkildə bildirirlər: mövcud nəticələr plazmadandır və birbaşa hüceyrə səviyyəsinə bağlana bilməz. T-hüceyrə funksiyası və immunometabolizm ayrıca araşdırılmalıdır.

Pathway analizi nə etdi?

MetaboAnalyst 6.0 istifadə edilərək aparılan pathway analizində bir yolun tədqiqata daxil edilməsi üçün impact score > 0,2 və FDR < 0,05 şərtlərindən istifadə edilmişdir. Mənbə Figure 4 təsir balına görə əhəmiyyətli yolları göstərir.

Əsasən daha aşağı metabolit profili göstərən yollar arasında amin turşusu metabolizması, nukleotid metabolizması, TCA dövrü, qlikoliz və piruvat metabolizması vardır.

Mənbə daha az sayda yolun daha yüksək metabolit səviyyələri və ya qarışıq istiqamətli dəyişikliklərlə əlaqəli olduğunu bildirir. Əhəmiyyətli şəkildə daha yüksək metabolizm profili ilə əlaqələndirilən yollar arasında nişasta və saxaroza metabolizması, triptofan metabolizması, arginin və prolin metabolizması, nikotinat və nikotinamid metabolizması, həmçinin pentoza və qlükuronat çevrilmələri yer alır.

Pathway analizi bir yolun bütün fermentlərinin sürətini birbaşa ölçmür. Burada yol adları ölçülmüş metabolitlərin hansı biokimyəvi şəbəkələrdə toplandığını və dəyişikliklərin harada cəmləndiyini ümumiləşdirir.

PCA ilə PLS-DA arasındakı fərq

Principal Components Analysis (PCA), məlumatdakı əsas variasiya istiqamətlərini qrup etiketlərindən istifadə etmədən ümumiləşdirən nəzarətsiz ölçü azaltma üsuludur. Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) isə məlum sinif etiketlərindən istifadə etməklə qrupları ayıran komponentlər yaratmağa çalışan nəzarətli üsuldur.

Mənbə həm PCA, həm də PLS-DA analizlərinin PES və simptomsuz EVD sağ qalanlarını metabolik profilə görə ayırd etdiyini bildirir. PLS-DA-nın nəzarətli olması ayrımın performansını qiymətləndirərkən doğrulama və overfitting riskinə xüsusi diqqət tələb edir; tədqiqat buna görə sonrakı biomarker mərhələsində ayrıca kəşf və doğrulama dəstlərindən istifadə etmişdir.

Figure 3-dəki PLS-DA dəyərləri nə deməkdir?

Mənbə Figure 3-də ən yüksək dəqiqliyə malik PLS-DA modelinin iki komponent istifadə etdiyini və accuracy=0,86, R²=0,66 və Q²=0,45 dəyərlərinin bildirildiyini göstərir.

Accuracy, təsnifatın ümumi düzgün qərar nisbətini ifadə edir. R², modelin təlim məlumatındakı izah edilmiş strukturla əlaqəli uyğunluq ölçüsüdür. Q² isə PLS əsaslı modellərdə cross-validation ilə əlaqəli proqnoz qabiliyyəti haqqında məlumat verir. Bu metriklərin heç biri təkbaşına klinik istifadə oluna bilməni sübut etmir.

Mənbə Figure 3-də iki qrupun sıxlıq bölgələri əsasən fərqli mərkəzlərə malik olsa da, tam ayrıq deyil; vizualda üst-üstə düşən sahələr də vardır. Buna görə qrafiki “PES və simptomsuz şəxslər qüsursuz ayrıldı” kimi şərh etmək düzgün deyil.

ROC Əyrisi və AUC Nəticələri Necə Şərh Edilməlidir?

ROC əyrisi təsnifatçının fərqli qərar hədlərində həssaslıq ilə yalnış-müsbət nisbəti arasındakı dəyişikliyi göstərir; AUC isə bu əyrinin altında qalan sahəni tək ədədlə ümumiləşdirir. Bu tədqiqatın doğrulama qrupunda Figure 5, PLS-DA üçün AUC=0,881 və Random Forest üçün AUC=0,91 göstərir; lakin bunlar yalnız eyni tədqiqatdan ayrılmış 18 nəfərlik daxili doğrulama qrupunun nəticələridir və müstəqil klinik diaqnostik doğrulama deyil.

Biomarker modeli necə quruldu?

Əsas EVD sağ qalanı nümunəsi 57 nəfərdən ibarətdir: 37 PES və 20 simptomsuz sağ qalan. Tədqiqatçılar bu qrupun təxminən üçdə ikisinə uyğun gələn 39 nəfəri kəşf (discovery) kohortuna təsadüfi ayırmış, qalan 18 nəfəri doğrulama kohortu kimi istifadə etmişlər.

Hər iki dəstdə də PES və simptomsuz sağ qalanların proporsional bölgüsünün qorunması hədəflənmişdir.

Monte-Carlo cross-validation nədir?

Kəşf modelləri üzərində 100 Monte-Carlo cross-validation (MCCV) işə salınmışdır. Bu yanaşmada məlumat təkrar-təkrar alt təlim və qiymətləndirmə hissələrinə bölünərək model performansının tək təsadüfi bölünmədən həddindən artıq asılı olub-olmadığı qiymətləndirilməyə çalışılır.

Bununla yanaşı burada istifadə edilən 18 nəfərlik doğrulama qrupu da eyni ümumi kohortdan təsadüfi ayrılmışdır. Buna görə doğrulama xarici mərkəzdən gələn müstəqil external validation kohortu deyil.

Random Forest nədir?

Random Forest (RF), çoxsaylı qərar ağaclarının yaradıldığı və ağacların nəticələrinin birlikdə istifadə edildiyi nəzarətli maşın öyrənməsi üsuludur. Müxtəlif ağacların müxtəlif nümunə və xüsusiyyət alt dəstləri üzərində qurulması tək bir qərar ağacının təlim məlumatına həddən artıq uyğunlaşma riskini azaltmağı hədəfləyir.

Bu tədqiqatda RF metabolitlərin PES ilə simptomsuz EVD sağ qalanı ayrımına töhfəsini qiymətləndirmək və namizəd biomarkerləri seçmək üçün istifadə olunan iki modeldən biridir.

PLS-DA biomarker analizində nə etdi?

PLS-DA eyni təsnifat problemini fərqli riyazi yanaşma ilə həll edir. Tədqiqatçılar PLS-DA komponentlərində metabolit əhəmiyyətini qiymətləndirmək üçün Variable Importance in Projection (VIP) ballarını hesablamış və komponent 1 ilə 2-də ən mühüm 15 metaboliti araşdırmışlar.

Hər iki modelin seçdiyi eyni 10 metabolit

Eyni 10 metabolitin həm PLS-DA, həm də Random Forest modelində önə çıxması iki fərqli model ailəsinin oxşar dəyişənləri mühüm hesab etməsi baxımından tədqiqatçılar tərəfindən dəstəkləyici nəticə kimi qiymətləndirilir. Bundan əlavə, bu 10 metabolitin hamısı əsas univariate PES–simptomsuz sağ qalan müqayisəsində də əhəmiyyətli olmuşdur.

Lakin “iki model eyni metabolitləri seçdi” ifadəsi bu metabolitlərin xəstəliyin bioloji səbəbi olduğunu və ya klinik diaqnostikada təkbaşına istifadə edilə biləcəyini göstərmir.

Doğrulama nəticələri

AUC 0,91 “%91 düzgün diaqnoz” deməkdirmi?

Xeyr. AUC ilə accuracy eyni metrik deyil. AUC modelin müxtəlif təsnifat hədləri boyunca müsbət və mənfi sinifləri sıralaya bilmə qabiliyyətini ümumiləşdirir. Accuracy isə seçilmiş qərar məntiqi altında düzgün təsnif edilən nümunələrin nisbətidir.

Buna görə RF üçün AUC 0,91 olduğu halda doğrulama accuracy dəyərinin 0,796 olması ziddiyyət deyil. İki rəqəm fərqli xüsusiyyətləri ölçür.

Etibar intervalları niyə vacibdir?

Figure 5-də PLS-DA AUC üçün %95 etibar intervalı 0,54–1,00, RF üçün 0,75–1,00 kimi göstərilir. Xüsusilə PLS-DA intervalının geniş olması kiçik doğrulama nümunəsinin AUC qiymətləndirilməsində mühüm qeyri-müəyyənlik yaratdığını göstərir.

Buna görə nöqtə qiymətləndirmələri güclü görünsə də, model performansının yeni və böyük müstəqil populyasiyalarda eyni qalacağı fərz edilə bilməz.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynı

Plazma nümunələri Sierra Leone-də davam edən EVD sağ qalanları və ev təsərrüfatı təmaslıları kohortundan alınmış bir convenience sample, yəni mövcud və uyğun nümunələrdən formalaşdırılmış rahat nümunə xarakterindədir. Tədqiqat yeni müdaxilə tətbiq etməmiş, daha əvvəl toplanmış kohort nümunələrinin metabolomik profilini müqayisə etmişdir.

Bu dizayn randomizə olunmuş klinik sınaq deyil. Müəyyən edilmiş metabolik fərqlərlə PES arasında əlaqə göstərilə bilər; metabolik fərqin PES-ə səbəb olduğu və ya PES-in bu metabolik fərqi yaratdığı istiqaməti təkbaşına müəyyən edilə bilməz.

Nümunə toplama və laboratoriya prosesi

1. Plazma nümunələri Mart 2016–Aprel 2019 dövründə toplanmışdır.
2. Klinik məlumatlar plazma nümunələmə tarixinə mümkün qədər yaxın toplanmışdır.
3. Qan venipunktur ilə alınmış və plazma standart üsullarla hazırlanmışdır.
4. Hədəfsiz LC-MS/MS metabolomik analizi Gigantest Inc. tərəfindən həyata keçirilmişdir.
5. Ekstraksiyada soyuq asetonitril və formik turşu istifadə edilmişdir.
6. Metabolitlər müəssisədaxili verilənlər bazaları ilə müəyyən edilmişdir.
7. XCalibur proqramı və eyni şəraitdə ölçülmüş təsdiqlənmiş xarici standartlar miqdarlandırma məqsədilə istifadə edilmişdir.

Məlumatların ilkin emalı

• Analizə pik intensivlikləri daxil edilmişdir.
• 2.762 çatışmayan dəyər (%8,9), müvafiq dəyişənin minimum müsbət dəyərinin 1/5-i ilə əvəz edilmişdir.
• RSD dəyəri %25-dən yüksək olan dəyişənlər filtrlənmişdir.
• Aşağı IQR quyruğundakı demək olar ki, sabit dəyişənləri azaltmaq üçün dəyişənlərin %25-i çıxarılmışdır.
• Məlumatlar mediana normallaşdırılmışdır.
• 10 əsaslı loqarifmik çevrilmə tətbiq edilmişdir.

İstifadə olunan proqramlar

Univariate analiz

İki qrup arasındakı metabolit fərqləri Student's t-test ilə qiymətləndirilmişdir. Mənbə əhəmiyyətli diferensial metabolit meyarını FC > 2,0 və Benjamini–Hochberg FDR < 0,05 kimi müəyyən edir.

Nəticə: 544 metabolitin 34-ü bu müqayisədə fərqlidir; 26-sı PES-də daha aşağı, 8-i daha yüksəkdir.

Demoqrafik logistic regression

Yaş, cins, BMI və nümunə toplama tarixinin PES və ya simptomsuz sağ qalan qrupunda olmağı proqnozlaşdırıb-proqnozlaşdırmadığı logistic regression ilə qiymətləndirilmişdir. Bu dəyişənlərin heç biri mənbədə əhəmiyyətli PES proqnozlaşdırıcısı kimi tapılmamışdır.

Spearman korrelyasiyası və şəbəkə analizi

PES qrupundakı metabolitlər və demoqrafik xüsusiyyətlər arasında Spearman korrelyasiyası hesablanmışdır. TCA dövrü, amin turşusu, yağ turşusu və nukleotid metabolizması ilə əlaqəli çoxsaylı əhəmiyyətli metabolit korrelyasiyaları müəyyən edilmişdir.

TCA metabolitlərinin əhəmiyyətli əlaqələri Cytoscape ilə şəbəkə formasında göstərilmişdir. Mənbə yalnız FDR < 0,05 korrelyasiyalarını şəbəkəyə daxil etmişdir.

PCA və PLS-DA

PCA və PLS-DA metabolik profil əsasında PES və simptomsuz sağ qalan qrupları arasında ayrım göstərmişdir. Figure 3-dəki iki komponentli PLS-DA modelinin accuracy dəyəri 0,86, R² dəyəri 0,66 və Q² dəyəri 0,45-dir.

PLS-DA-da komponent 1 və 2 üçün mühüm metabolitlər arasında TCA dövrü, SCFA metabolizması və qlükoza ilə əlaqəli metabolitlər vardır.

Pathway analizinin əsas nəticələri

Biomarker modelləşdirməsi

PLS-DA və Random Forest modelləri 39 nəfərlik kəşf qrupunda hazırlanmış və 100 MCCV işə salınması ilə qiymətləndirilmişdir. Hər iki modeldə ən mühüm hesab edilən eyni 10 metabolit daha sonra 18 nəfərlik doğrulama qrupunda sınaqdan keçirilmişdir.

Doğrulama accuracy dəyərləri PLS-DA üçün 0,799, RF üçün 0,796-dır. Figure 5 doğrulama ROC AUC dəyərləri müvafiq olaraq 0,881 və 0,91-dir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• PES olan EVD sağ qalanlarının plazma metabolik profili bu nümunədə simptomsuz EVD sağ qalanlarından fərqlidir.
• 544 metabolitdən 34-ü mənbədə müəyyən edilmiş diferensial metabolit meyarlarına cavab vermişdir.
• TCA dövrü, amin turşusu, nukleotid və SCFA metabolizması mühüm fərqlərin görüldüyü sahələrdir.
• PCA və PLS-DA metabolik profilə görə iki əsas sağ qalan qrupunun ayrıldığını göstərmişdir.
• PLS-DA və RF eyni 10 metaboliti namizəd biomarkerlər arasında önə çıxarmışdır.
• Bu 10 metabolit eyni tədqiqatın ayrılmış doğrulama qrupunda AUC > 0,8 performans göstərmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Metabolik dəyişikliklərin PES-ə səbəb olduğu sübut edilməmişdir.
• TCA dövründəki plazma dəyişikliklərinin birbaşa mitoxondri funksiyası pozğunluğunu sübut etdiyi deyilə bilməz.
• SCFA dəyişiklikləri bağırsaq mikrobiomu pozğunluğunun birbaşa sübutu deyil.
• CD8+ T-hüceyrə funksiyası pozğunluğu bu tədqiqatda birbaşa ölçülməmişdir.
• Müəyyən edilmiş 10 metabolit klinikada təsdiqlənmiş PES diaqnostik testi deyil.
• AUC dəyərləri başqa ölkələrdə və ya müstəqil kohortlarda eyni performansa zəmanət vermir.
• MSK/GI və kardiopulmonar PES tipləri üçün ayrıca metabolik biomarkerlər sübut edilməmişdir.
• PES qrupunun simptomsuz ev təsərrüfatı təmaslılarından əhəmiyyətli şəkildə ayrıldığı göstərilməmişdir.

Tədqiqatın əsas məhdudiyyətləri

Kiçik nümunə: Müəlliflərin açıq şəkildə bildirdiyi ilk məhdudiyyət nümunə ölçüsüdür. Daha böyük tədqiqatda əlavə PES ilə əlaqəli metabolitlərin tapılması mümkündür.

Rahat nümunə: Nümunələr davam edən kohortdakı uyğun plazma nümunələrindən seçilmiş və xüsusilə daha tez-tez MSK/GI sekeli və ya bir neçə kardiopulmonar əlamət göstərən şəxslərin daxil edilməsinə üstünlük verilmişdir. Buna görə nümunənin bütün EVD sağ qalanlarını təmsil etdiyi fərz edilə bilməz.

Tək metabolomik zaman nöqtəsi: Hər iştirakçı üçün bu analizdə yalnız bir zaman nöqtəsinin metabolomik nümunəsi istifadə edilmişdir. Buna görə metabolitlərin zamanla necə dəyişdiyi və ya PES inkişafından əvvəlmi, sonramı fərqləndiyi göstərilmir.

Plazma səviyyəsi: Yalnız plazma analiz edilmişdir. Hüceyrə metabolizması, mitoxondri funksiyası, T-hüceyrə metabolizması və ya toxuma səviyyəli mexanizmlər birbaşa ölçülməmişdir.

PES–ev təsərrüfatı təmaslısı müqayisəsi: Bu müqayisədə əhəmiyyətli diferensial metabolit tapılmamışdır. Müəlliflər nümunə ölçüsünü və simptomsuz EVD sağ qalanlarının özünəməxsus metabolik profilini mümkün izahlar arasında müzakirə edirlər.

Daxili doğrulama: 18 nəfərlik validation cohort eyni tədqiqat populyasiyasından təsadüfi ayrılmışdır. Müstəqil mərkəzdə və ya fərqli ölkə/populyasiyada external validation aparılmamışdır.

Səbəbiyyət: Dizayn müşahidə xarakterlidir. Metabolik dəyişikliklərin PES-in səbəbi, nəticəsi və ya üçüncü amilin göstəricisi olduğu bu tədqiqatla müəyyən edilə bilməz.

Tədqiqatın güclü tərəfləri

Tədqiqat Ebola sonrası sekelləri yalnız simptom səviyyəsində deyil, geniş metabolomik profil ilə araşdırır. PES olan və olmayan EVD sağ qalanlarını müqayisə etməsi metabolik fərqlərin kəskin infeksiyadan sonra davam edib-etmədiyini araşdırmaq üçün birbaşa çərçivə təqdim edir.

Bundan əlavə univariate analiz, pathway analizi, korrelyasiya, PCA/PLS-DA və Random Forest kimi çoxsaylı analitik yanaşmaların birlikdə istifadə edilməsi; eyni 10 metabolitin həm PLS-DA, həm RF tərəfindən seçilməsi və ayrıca saxlanılmış validation subset-də yenidən sınaqdan keçirilməsi tədqiqat daxilində nəticələrin müxtəlif analitik baxışlardan yoxlanmasına kömək etmişdir.

Gələcək tədqiqat ehtiyacı

Müəlliflər xüsusilə hüceyrə immunometabolizmasının və T-hüceyrə funksiyasının daha ətraflı araşdırılmasını təklif edirlər. Daha böyük nümunələr, müstəqil doğrulama kohortları və hüceyrə səviyyəli tədqiqatlar metabolik dəyişikliklərin PES-dəki bioloji rolunu anlamaq üçün lazımdır.

Müəyyən edilmiş metabolitlərin “potensial biomarker” adlandırılması da bu gələcək tədqiqat ehtiyacını ehtiva edir. Potensial biomarker klinik istifadəyə hazır təsdiqlənmiş test demək deyil.

Etik təsdiq

Tədqiqat Tulane University Institutional Review Board tərəfindən IRB 701226 nömrəsi ilə və Sierra Leone Ethics and Scientific Review Committee tərəfindən 021/11/2024 nömrəsi ilə təsdiqlənmişdir.

18 yaş və yuxarı yetkinlərdən yazılı məlumatlandırılmış razılıq alınmışdır. 12–17 yaş arası uşaqlarda valideyn və ya qəyyum razılığına əlavə olaraq uşağın assent-i alınmış; 12 yaşdan kiçik uşaqlarda valideyn və ya qəyyum razılığından istifadə edilmişdir. Tədqiqat personalının etika və tədqiqat uyğunluğu üzrə təlim keçdiyi bildirilir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Metabolic Basis of Post-Infectious Sequelae After Ebola Virus Disease

Müəlliflər və sıra: Anna Sanford; Nell Bond; Samuel Ficenec; Charlotte Osterman; Payton Farkas; Emily Engel; Bronwyn Gunn; Donald S. Grant; Robert Samuels; Kevin Zwezdaryk; John Schieffelin.

Co-senior authors: Mənbədə ulduz işarəsi Kevin Zwezdaryk və John Schieffelin üçün “co-senior author” kimi izah edilmişdir.

Corresponding author: Anna Sanford, Tulane University School of Medicine, Department of Pediatrics.

Affiliasiya 1: Tulane University, New Orleans, Louisiana, ABŞ.

Affiliasiya 2: Washington State University, Pullman, Washington, ABŞ.

Affiliasiya 3: Kenema Government Hospital, Kenema, Sierra Leone.

Yüklənmiş mənbə növü: medRxiv preprint.

Preprint DOI: 10.64898/2026.01.02.25343095.

Preprint nəşr tarixi: 6 Yanvar 2026.

Hakemlik statusu: Yüklənmiş PDF nəşr edildiyi tarixdə hakem qiymətləndirilməsindən keçməmişdir və bunu hər səhifədə açıq şəkildə bildirir.

Sonradan nəşr olunmuş versiya: Eyni tədqiqat 10 Oktyabr 2026-da Metabolomics jurnalında hakemli Original Article kimi nəşr olunmuşdur.

Hakemli versiya DOI: 10.1007/s11306-026-02544-z.

Hakemli versiya biblioqrafiyası: Metabolomics, Volume 22, Article 170, 2026.

Versiyadan istifadə qeydi: Bu Verianla məqaləsinin elmi rəqəmləri və analizləri yüklənmiş medRxiv preprintindən aktarılmışdır. Sonrakı hakemli versiya yalnız biblioqrafik statusun düzgün göstərilməsi üçün doğrulanmış; iki versiyanın elmi məzmunu səssiz şəkildə qarışdırılmamışdır.

Lisenziya: Yüklənmiş preprint Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) lisenziyası ilə təqdim edilmişdir.

Tədqiqat dizaynı: Sierra Leone-də davam edən EVD sağ qalanları və ev təsərrüfatı təmaslıları kohortundan alınmış plazma nümunələrinə əsaslanan müşahidə xarakterli metabolomik alt-tədqiqat.

Nümunə: PES olan 37 EVD sağ qalanı; simptomsuz 20 EVD sağ qalanı; simptomsuz 20 ev təsərrüfatı təmaslısı.

PES alt qrupları: 18 MSK/GI sekeli; 19 kardiopulmonar sekel.

Nümunə toplama dövrü: Mart 2016–Aprel 2019.

Əsas laboratoriya metodu: Hədəfsiz LC-MS/MS metabolomika.

Ekstraksiya: Soyuq asetonitril və formik turşu.

Analiz təminatçısı: Gigantest Inc., Baltimore, Maryland.

Əsas analiz proqramları: MetaboAnalyst 6.0, R Studio 4.4.2, JMP 18.1.0, Cytoscape 3.10.3 və XCalibur.

Çatışmayan məlumat: 2.762 dəyər (%8,9); müvafiq dəyişənin minimum müsbət dəyərinin 1/5-i ilə imputasiya.

Filtrləmə: RSD > %25 dəyişənlər çıxarılmış; IQR-nin aşağı quyruğundakı demək olar ki, sabit dəyişənləri azaltmaq məqsədilə dəyişənlərin %25-i kənarlaşdırılmışdır.

Normallaşdırma: Median normallaşdırma və log10 çevrilməsi.

Univariate əhəmiyyətlilik: Student's t-test; FC > 2,0 və Benjamini–Hochberg FDR < 0,05.

Pathway əhəmiyyətlilik: Impact score > 0,2 və FDR < 0,05.

Korrelyasiya: Spearman's R; əhəmiyyətli əlaqələrin TCA şəbəkə təsviri Cytoscape ilə hazırlanmışdır.

Multivariate analiz: PCA və PLS-DA.

Biomarker modelləri: PLS-DA və Random Forest.

Kəşf/doğrulama bölgüsü: 39 sağ qalan discovery cohort, 18 sağ qalan validation cohort.

Cross-validation: Kəşf modellərində 100 Monte-Carlo cross-validation işə salınmışdır.

Əsas nəticə: 544 metabolitdən 34-ü PES ilə simptomsuz EVD sağ qalanları arasında diferensial tapılmışdır; 26 daha aşağı, 8 daha yüksək səviyyədədir.

PLS-DA Figure 3: İki komponentli model; accuracy 0,86, R²=0,66, Q²=0,45.

Biomarker validation accuracy: PLS-DA 0,799; Random Forest 0,796.

Figure 5 validation AUC: PLS-DA 0,881 (%95 GA 0,54–1,00); Random Forest 0,91 (%95 GA 0,75–1,00).

Məlumat əlçatanlığı: Mənbə xam məlumatların müəlliflərdən əsaslandırılmış sorğu əsasında alına biləcəyini və onlayn məlumat deposuna yüklənəcəyini bildirir.

Maliyyələşdirmə: National Institutes of Health tərəfindən 1R01AI123535 və 1R01AI175698 (J.S.S.), 1R01AG082899 (K.J.Z.), R38HL155774 (A.C.S.) qrantları və West African Emerging Infectious Disease Research Center çərçivəsində NIH U01AI151812 (J.S.S.) qrantı ilə dəstəklənmişdir.

Maraq toqquşması: Yüklənmiş preprint PDF-də ayrıca və açıq competing interests / conflict of interest bəyanatı müəyyən edilməmişdir; mənbədə olmayan bəyanat əlavə edilməmişdir.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma: AS, NB, KZ, JS; məlumat kurasiyası: NB, EE; formal analiz: AS, NB, KZ, JS; maliyyələşdirmənin əldə edilməsi: AS, JS; tədqiqat: CO, PF, RS, AS; metodologiya: AS, NB, KZ, BG, JS; layihə idarəetməsi: AS, NB, EE, DG, JS; resurslar: NB, SF, EE, RS, BG, DG, JS; nəzarət: NB, KZ, JS; vizuallaşdırma: AS, NB, KZ, JS; ilk qaralama: AS, NB, JS; nəzərdən keçirmə və redaktə: AS, NB, JS, RS, KZ, SF.

Əsas məhdudiyyətlər: Kiçik və rahat nümunə, hər şəxs üçün tək metabolomik zaman nöqtəsi, yalnız plazma analizi, hüceyrə mexanizminin birbaşa ölçülməməsi, PES–ev təsərrüfatı təmaslısı müqayisəsində əhəmiyyətli metabolit fərqinin tapılmaması və biomarker modelinin müstəqil xarici kohort əvəzinə eyni tədqiqat populyasiyasından ayrılmış daxili doğrulama qrupunda qiymətləndirilməsi.

Mənbə şəkilləri: Figure 1 metabolit istilik xəritəsi və volcano plot; Figure 2 Spearman korrelyasiya istilik xəritəsi və TCA metabolit şəbəkəsi; Figure 3 PLS-DA qrup ayrımı; Figure 4 pathway analizi; Figure 5 PLS-DA və Random Forest validation ROC əyriləri.

Şəkil yenidənqurma sərhədi: Əsas PDF mənbə qrafiklərinin bütün xam nöqtə koordinatlarını və ya Supplementary Table 4-dəki rho dəyərlərini ehtiva etmədiyinə görə təxmini məlumat törədilərək saxta dəqiqlikli qrafik yaradılmamışdır. Dəqiq bildirilmiş rəqəmlər HTML cədvəllərinə aktarılmış və metod zənciri miqyassız SVG ilə izah edilmişdir.

Klinik şərh sərhədi: Tədqiqatda müəyyən edilmiş metabolitlər namizəd biomarkerlərdir; PES diaqnozu qoyan təsdiqlənmiş klinik test və ya müalicə hədəfi kimi doğrulanmamışdır.