Heterogeneity of chronic graft-versus-host disease biomarkers: association with CXCL10 and CXCR3+ NK cells
Notice bibliographique
Résumé
Chronic graft-versus-host disease (cGVHD) remains one of the most significant long-term complications after allogeneic blood and marrow transplantation. Diagnostic biomarkers for cGVHD are needed for early diagnosis and may guide identification of prognostic markers. No cGVHD biomarker has yet been validated for use in clinical practice. We evaluated both previously known markers and performed discovery-based analysis for cGVHD biomarkers in a 2 independent test sets (total of 36 cases ≤1 month from diagnosis and 31 time-matched controls with no cGVHD). On the basis of these results, 11 markers were selected and evaluated in 2 independent replication cohorts (total of 134 cGVHD cases and 154 controls). cGVHD cases and controls were evaluated for several clinical covariates, and their impact on biomarkers was identified by univariate analysis. The 2 replications sets were relatively disparate in the biomarkers they replicated. Only sBAFF and, most consistently, CXCL10 were identified as significant in both replication sets. Other markers identified as significant in only 1 replication set included intercellular adhesion molecule 1 (ICAM-1), anti-LG3, aminopeptidase N, CXCL9, endothelin-1, and gelsolin. Multivariate analysis found that all covariates evaluated affected interpretation of the biomarkers. CXCL10 had an increased significance in combination with anti-LG3 and CXCL9, or inversely with CXCR3(+)CD56(bright) natural killer (NK) cells. There was significant heterogeneity of cGVHD biomarkers in a large comprehensive evaluation of cGVHD biomarkers impacted by several covariates. Only CXCL10 strongly correlated in both replication sets. Future analyses for plasma cGVHD biomarkers will need to be performed on very large patient groups with consideration of multiple covariates.
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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) | 0,000 | 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 ».