The Systemic Cytokine Environment Is Permanently Altered in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is an incurable bone marrow malignancy of the B cell lineage. Utilizing multiplex Luminex technology we measured levels of 25 cytokines in the plasma of normal donors (n = 177), those with monoclonal gammopathy of undetermined significance (n = 8), and MM patients (n = 55) with either active disease, on treatment, or in remission. The cytokine levels were compared between normal donors and MM patients as well as between various phases of MM, and discriminant analysis was used to create a predictive classification model based on the differentially expressed cytokines. Evaluating age- and gender-dependence of cytokine expression, we determined that with age there is a shift toward a pro-inflammatory environment. Moreover, we observed a strong gender bias in cytokine expression. However, the profile of differentially expressed cytokines was heavily skewed toward an anti-inflammatory, pro-tumorigenic response in patients with MM. Significantly, our predictive model placed all patients in remission in the same category as those with active disease. Thus, our study demonstrates that the homeostasis of systemic cytokines is not restored when MM patients enter remission, suggesting that once an individual has cancer, the microenvironment is permanently altered and the system is primed for a relapse.
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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) | 0,001 | 0,003 |
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 ».