Serum biomarkers predictive of cure in Chagas disease patients after nifurtimox treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chagas disease (CD), caused by the protozoan Trypanosoma cruzi, remains an important public health issue in many Central and South American countries, as well as non-endemic areas with high rates of immigration from these countries. Existing treatment options for CD are limited and often unsatisfactory. Moreover the lack of post-treatment tests of cure limits the development of new drugs. To address this issue, we sought to identify serum biomarkers following nifurtimox (Nfx) treatment that could be used as an early test of cure and/or markers of a therapeutic response. METHODS: Human sera from Chagas patients pre- and post-treatment with Nfx (n = 37) were compared to samples from healthy subjects (n = 37) using a range of proteomic and immunologic techniques. Biomarker peaks with the best discriminatory power were further characterized. RESULTS: Using serum samples (n = 111), we validated the presence of five key biomarkers identified in our previous study, namely human apolipoprotein A-I (APOA1) and specific fragments thereof and one fragment of human fibronectin (FN1). In chagasic serum samples all biomarkers except full-length APOA1 were upregulated. These five biomarkers returned to normal in 43% (16/37) of the patients treated with Nfx at three years after treatment. CONCLUSIONS: The normalization of biomarker patterns strongly associated with CD suggests that these markers can be used to identify patients in whom Nfx treatment is successful. We believe that these are the first biomarkers predictive of cure in CD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».