Serum cytokine profiling and enrichment analysis reveal the involvement of immunological and inflammatory pathways in stable patients with chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a major global health problem. It results from chronic inflammation and causes irreversible airway damage. Levels of different serum cytokines could be surrogate biomarkers for inflammation and lung function in COPD. We aimed to determine the serum levels of different biomarkers in COPD patients, the association between cytokine levels and various prognostic parameters, and the key pathways/networks involved in stable COPD. In this study, serum levels of 48 cytokines were examined by multiplex assays in 30 subjects (control, n=9; COPD, n=21). Relationships between serum biomarkers and forced expiratory volume in 1 second, peak oxygen uptake, body mass index, dyspnea score, and smoking were assessed. Enrichment pathways and network analyses were implemented, using a list of cytokines showing differential expression between healthy controls and patients with COPD by Cytoscape and GeneGo Metacore™ software (Thomson-Reuters Corporation, New York, NY, USA). Concentrations of cutaneous T-cell attracting chemokine, eotaxin, hepatocyte growth factor, interleukin 6 (IL-6), IL-16, and stem cell factor are significantly higher in COPD patients compared with in control patients. Notably, this study identifies stem cell factor as a biomarker for COPD. Multiple regression analysis predicts that cutaneous T-cell-attracting chemokine, eotaxin, IL-6, and stem cell factor are inversely associated with forced expiratory volume in 1 second and peak oxygen uptake change, whereas smoking is related to eotaxin and hepatocyte growth factor changes. Enrichment pathways and network analyses reveal the potential involvement of specific inflammatory and immune process pathways in COPD. Identified network interaction and regulation of different cytokines would pave the way for deeper insight into mechanisms of the disease process.
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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 ».