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
| Date: |
2025 |
| Abstract: |
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. |
| Rights: |
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.  |
| Language: |
Anglès |
| Document: |
Article ; recerca ; Versió publicada |
| Subject: |
Biomarker ;
Cardiovascular events ;
Diabetes mellitus ;
Glycoproteins ;
Lipoproteins ;
Nuclear magnetic resonance spectroscopy ;
Type 2 diabetes |
| Published in: |
Cardiovascular diabetology, Vol. 24 Núm. 1 (december 2025) , p. 88, ISSN 1475-2840 |
DOI: 10.1186/s12933-025-02636-5
PMID: 39985069
The record appears in these collections:
Research literature >
UAB research groups literature >
Research Centres and Groups (research output) >
Health sciences and biosciences >
Institut d'Investigació en Ciencies de la Salut Germans Trias i Pujol (IGTP)Research literature >
UAB research groups literature >
Research Centres and Groups (research output) >
Health sciences and biosciences >
Institut de Recerca Sant PauArticles >
Research articlesArticles >
Published articles
Record created 2025-10-22, last modified 2025-12-01