Proteomic analysis of ascending colon biopsies from a paediatric inflammatory bowel disease inception cohort identifies protein biomarkers that differentiate Crohn's disease from UC
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accurate differentiation between Crohn's disease (CD) and UC is important to ensure early and appropriate therapeutic intervention. We sought to identify proteins that enable differentiation between CD and UC in children with new onset IBD. DESIGN: Mucosal biopsies were obtained from children undergoing baseline diagnostic endoscopy prior to therapeutic interventions. Using a super-stable isotope labeling with amino acids in cell culture (SILAC)-based approach, the proteomes of 99 paediatric control and biopsies of patients with CD and UC were compared. Multivariate analysis of a subset of these (n=50) was applied to identify novel biomarkers, which were validated in a second subset (n=49). RESULTS: In the discovery cohort, a panel of five proteins was sufficient to distinguish control from IBD-affected tissue biopsies with an AUC of 1.0 (95% CI 0.99 to 1.0); a second panel of 12 proteins segregated inflamed CD from UC within an AUC of 0.95 (95% CI 0.86 to 1.0). Application of the two panels to the validation cohort resulted in accurate classification of 95.9% (IBD from control) and 80% (CD from UC) of patients. 116 proteins were identified to have correlation with the severity of disease, four of which were components of the two panels, including visfatin and metallothionein-2. CONCLUSIONS: This study has identified two panels of candidate biomarkers for the diagnosis of IBD and the differentiation of IBD subtypes to guide appropriate therapeutic interventions in paediatric patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».