Advanced serum lipoprotein and glycoprotein profiling for cardiovascular event prediction in type 2 diabetes mellitus : the LIPOCAT study
Amigó, Núria (Centro de Investigación Biomédica en Red de Diabetes y Enfermedades Metabólicas Asociadas)
Castelblanco, Esmeralda (Washington University School of Medicine)
Julve i Gil, Josep (Institut de Recerca Sant Pau)
Martínez-Micaelo, N. (Biosfer Teslab)
Alonso Pedrol, Núria (Institut Germans Trias i Pujol. Hospital Universitari Germans Trias i Pujol)
Hernández, M. (Hospital Universitari Arnau de Vilanova)
Ribalta, J. (Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili)
Guardiola, M. (Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili)
Torán Montserrat, Pere (Institut Universitari d'Investigació en Atenció Primària Jordi Gol)
López-Lifante, Víctor-Miguel (Institut Universitari d'Investigació en Atenció Primària Jordi Gol)
Herrero-Alonso, Cecilia (Institut Universitari d'Investigació en Atenció Primària Jordi Gol)
Arteaga, Ingrid (Institut Universitari d'Investigació en Atenció Primària Jordi Gol)
Ortega, Emilio (Instituto de Salud Carlos III)
Franch-Nadal, Josep (Institut Universitari d'Investigació en Atenció Primària Jordi Gol)
Mauricio Puente, Dídac (Institut de Recerca Sant Pau)
Universitat Autònoma de Barcelona

Fecha:	2025
Resumen:	Background: Traditional risk factors cannot accurately predict cardiovascular events (CVE) in type 2 diabetes (T2D). The LIPOCAT study aimed to prospectively evaluate the clinical utility of advanced lipoprotein characteristics and glycoproteins to predict future cardiovascular events (CVE) in a large cohort of subjects with type 2 diabetes mellitus (T2D). Methods: From four different Spanish prospective cohorts, a total of 933 T2D subjects were selected to form the LIPOCAT study. Advanced 1H-Nuclear Magnetic Resonance (1H-NMR) analysis included lipoprotein (Liposcale®) and glycoprotein (Glycoscale) profiling. Random forest classification models and Area Under the Receiver Operating Characteristics (AUROC) analysis were used to assess the differential contribution of advanced variables in predicting CVE. Validation was performed using an external cohort. Results: Out of 933 T2D subjects, 104 reported a CVE during follow-up. Analysis of Liposcale®/Glycoscale uncovered elevations in the circulating VLDL-cholesterol(C), remnant IDL-triglycerides (TG) and LDL-TG in subjects with CVE, along with glycoproteins (Glyc) A and B. Moreover, the incorporation of advanced Liposcale® variables to a base model constructed with traditional risk factors significantly improved the prediction of CVE, as evidenced by 1. 5-fold increase in the C statistic (AUROC), reaching AUROC values of 0. 756. In the independent validation cohort, similar improvements in AUROC values were observed by adding the advanced variables to the traditional models. Conclusions: Advanced 1H-NMR analysis revealed previously hidden lipoprotein and glycoprotein characteristics associated with CVE in T2D subjects.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió publicada
Materia:	Biomarker ; Cardiovascular events ; Diabetes mellitus ; Glycoproteins ; Lipoproteins ; Nuclear magnetic resonance spectroscopy ; Type 2 diabetes
Publicado en:	Cardiovascular diabetology, Vol. 24 Núm. 1 (december 2025) , p. 88, ISSN 1475-2840

DOI: 10.1186/s12933-025-02636-5
PMID: 39985069

14 p, 2.2 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Documentos de los grupos de investigación de la UAB > Centros y grupos de investigación (producción científica) > Ciencias de la salud y biociencias > Institut d'Investigació en Ciencies de la Salut Germans Trias i Pujol (IGTP)
Documentos de investigación > Documentos de los grupos de investigación de la UAB > Centros y grupos de investigación (producción científica) > Ciencias de la salud y biociencias > Institut de Recerca Sant Pau
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados