IL28B Alleles Associated With Poor Hepatitis C Virus (HCV) Clearance Protect Against Inflammation and Fibrosis in Patients Infected With Non-1 HCV Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Genetic polymorphisms near IL28B are associated with spontaneous and treatment-induced clearance of hepatitis C virus (HCV), two processes that require the appropriate activation of the host immune responses. Intrahepatic inflammation is believed to mirror such activation, but its relationship with IL28B polymorphisms has yet to be fully appreciated. We analyzed the association of IL28B polymorphisms with histological and follow-up features in 2335 chronically HCV-infected Caucasian patients. Assessable phenotypes before any antiviral treatment included necroinflammatory activity (n = 1,098), fibrosis (n = 1,527), fibrosis progression rate (n = 1,312), and hepatocellular carcinoma development (n = 1,915). Associations of alleles with the phenotypes were evaluated by univariate analysis and multivariate logistic regression, accounting for all relevant covariates. The rare G allele at IL28B marker rs8099917-previously shown to be at risk of treatment failure-was associated with lower activity (P = 0.04), lower fibrosis (P = 0.02) with a trend toward lower fibrosis progression rate (P = 0.06). When stratified according to HCV genotype, most significant associations were observed in patients infected with non-1 genotypes (P = 0.003 for activity, P = 0.001 for fibrosis, and P = 0.02 for fibrosis progression rate), where the odds ratio of having necroinflammation or rapid fibrosis progression for patients with IL28B genotypes TG or GG versus TT were 0.48 (95% confidence intervals 0.30-0.78) and 0.56 (0.35-0.92), respectively. IL28B polymorphisms were not predictive of the development of hepatocellular carcinoma. CONCLUSION: In chronic hepatitis C, IL28B variants associated with poor response to interferon therapy may predict slower fibrosis progression, especially in patients infected with non-1 HCV genotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».