Proteomic prediction of clinical response for a large multicenter clinical trial of Ulcerative AQ2 Colitis
Notice bibliographique
Résumé
As a sub-study of the Ascend III clinical trial of mesalamine, patients participating in this large, international, multicenter, randomized, doubleblind, double dummy, active -controlled clinical trial were studied using serum proteomics before and during treatment (6 weeks). The Ascend III study was comprised of 772 patients with UC, and these patients were also given the opportunity to participate in a proteomic sub-study. Of these, consent for proteomic and genetic analysis was given by 659 subjects. We analyzed data for 284 females and 375 males, for at total of 1243 serum samples. Each serum sample was screened and quantified by a panel of 212 antibodies with the Multi-Analyte Profiling assay developed by Rules-Based Medicine, Inc. Paired samples (before and after 6 weeks of mesalamine treatment) were tested for each patient. Data was analysed using ANOVA and T-test comparisons. No Caption available. We identified a number of proteins that showed significant differences: Proteomic analysis of patients with UC can predict clinical response to mesalamine 2.4 or 4.8 grams per day or neither. Moreover, this work showed a gender difference in the proteomic patterns in responders and nonresponders that is independent to the dose of mesalamine used, suggesting different biologic processes in males and females with UC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».