量現発ANRm中漿血i表2 多項ロジスティクス回帰分析による血漿中miRNAのACO患者鑑別能の評価miRNAmiR-148a-3pmiR-15b-5pmiR-223-3pmiR-23a-3pmiR-26b-5pACO, asthma-COPD overlap; CI, confidence interval; OR, odds ratio.KEGG pathwayACO vs. AsthmaORP value(95% CI)2.32（1.23, 4.35）2.29（1.26, 4.17）2.15（1.28, 3.62）1.97（1.07, 3.66）1.92（1.17, 3.16）OR(95% CI)0.0091.92（1.03, 3.57）0.0062.52（1.38, 4.61）0.0041.63（1.00, 2.64）0.0311.99（1.07, 3.69）0.0101.68（1.04, 2.73）ACO vs. COPDP value0.0400.0030.0490.0290.035P = 0.0180.0050.046P = 0.0040.0050.003P = 0.0090.0020.085P = 0.0670.0320.063P = 0.0200.0080.043図1 Replication cohortにおける血漿中miRNA発現量の比較箱は四分位範囲、箱中の横線は中央値、ひげは四分位範囲の1.5倍以内にある最小値または最大値の範囲を示す。3群間の比較にはKruskal-wallisを用い、2群間の比較にはMann-Whitney U testを用いた。表3 ACO患者の病態において関連が推察されるパスウェイP value3.48E-09Proteoglycans in cancer9.09E-08Fatty acid metabolism7.02E-07p53 signaling pathway5.34E-06Renal cell carcinomaViral carcinogenesis9.83E-06Protein processing in endoplasmic reticulum1.61E-05Prion diseases2.69E-053.05E-05Glycosaminoglycan biosynthesis5.20E-05TGF-beta signaling pathwayHepatitis B5.20E-05DIANA-mirPath v3.05）より推定されたパスウェイを関連度の高いものから上位10を表3に示した。ACO診断モデルの構築 ACO患者において特徴的な発現パターンを示した5つのmiRNAと血清中ペリオスチン濃度および血清中YKL-40濃度を、ACO診断モデル作成における候補バイオマーカーとし、はじめに人工知能でも使われる技術の1つであるランダムフォレスト法を用い、ACO診断モデルにおけるバイオマーカー候補の有用性を評価した。有用性の指標となる変数重要度を図2に示した。5つのmiRNAの内、変数136
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