Profiles of Lamina Propria T Helper Cell Subsets Discriminate Between Ulcerative Colitis and Crohnʼs Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Distinction between 2 forms of inflammatory bowel disease (IBD), ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD), can be challenging. Aberrant mucosal immunity suggests that CD is a T helper type 1 cell (Th1)-driven disease, whereas UC as Th2-driven response. However, whether this paradigm truly distinguishes CD from UC is controversial. We aimed to clarify the discriminating potential of lamina propria Th subsets in patients with IBD. METHODS: Biopsies from 79 patients with IBD and 20 healthy controls were collected for Th subsets analysis (Th1:interferon γ [IFN-γ], T-bet; Th2:interleukin 13 [IL-13], Gata3; Th17:IL-17, RORγt; Treg:FoxP3). The receiver-operating characteristic curves were constructed to assess the discriminating ability by calculating the area under the receiver-operating characteristic curve. The equation with the highest area under the receiver-operating characteristic curve was applied to newly diagnosed patients to evaluate discriminating ability. RESULTS: Patients with CD showed increased IFN-γ or T-bet cells and decreased IL-13 or Gata3 cells compared with UC. A discriminant equation composed of 4 markers (IFN-γ, T-bet, IL-13, and Gata3) yielded the highest area under the receiver-operating characteristic curve. In 36 established CD or UC, the sensitivity, specificity, positive and negative predictive probabilities were 92.6%, 55.6%, 86.2%, and 71.4% and in 14 newly diagnosed patients were 100.0%, 42.9%, 63.6%, and 100.0%. Furthermore, Gata3 cells were increased in tumor necrosis factor inhibitor therapy nonresponders compared with responders in CD. IFN-γ cells were directly and inversely proportional to disease activity in patients with CD and UC, respectively. CONCLUSIONS: The Th1/Th2 paradigm can distinguish CD from UC and may be further associated with response to tumor necrosis factor inhibitor in CD and disease activity in patients with IBD.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».