Serum Interleukin 6 Before and After Therapy with Tocilizumab Is a Principal Biomarker in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Biologic treatments including the humanized anti-interleukin 6 (anti-IL-6) receptor antibody tocilizumab (TCZ) provide therapeutic options for patients with rheumatoid arthritis (RA). We investigated useful biomarkers to predict the responsiveness to TCZ by measurement of serum proinflammatory cytokine concentrations. METHODS: Serum samples were collected from 61 patients with RA before biologic treatment and at 4 weeks after initial administration of either TCZ (n = 32) or infliximab (IFX; n = 29) and from 13 healthy serum donor controls. Disease Activity Score of 28 joints (DAS28) was determined at baseline and after treatment. RESULTS: Although IL-1β, IL-2, IL-6, IL-17A, IL-17F, interferon-α, and tumor necrosis factor-α (TNF-α) were all increased in sera from patients with RA compared with controls, only the IL-6 level was significantly correlated with DAS28 before treatment. The IL-6 level before treatment was positively correlated with DAS28 after TCZ treatment, and was significantly lower in TCZ-responsive patients (as judged by a post-treatment DAS28 < 3.2) than in TCZ-resistant patients (post-treatment DAS28 ≥ 3.2). DAS28 after TCZ was significantly lower than after administration of IFX in patients with low pretreatment IL-6 (< 51.5 pg/ml, the mean baseline value of IL-6 in all RA patients), but not in those with high pretreatment IL-6. These results indicate that low serum IL-6 is associated with a favorable response to TCZ. CONCLUSION: Although both TNF-α and IL-6 are major targets of therapeutic intervention in RA, baseline serum IL-6 but not baseline TNF-α level is a potential biomarker reflecting disease activity. Measurement of serum IL-6 in RA before treatment may be useful to estimate residual disease activity after TCZ treatment and to predict responsiveness to TCZ treatment.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».