Single Nucleotide Polymorphism (SNP) Approach of Multiple Candidate Pathways Predicting the Risk of Acute / Chronic Graft-Versus-Host Disease or Transplant Outcomes Following Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation: Potential Involvement of Nuclear Factor Kappa-B (NFKB), Platelet-Derived Growth Factor (PDGF) and Transforming Growth Factor-Beta (TGF-β) Pathway with Chronic Graft-Versus-Host Disease Graft-Versus-Host Disease.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 2221 Poster Board II-198 Background: Acute graft-versus-host disease (GVHD) was known to be involved in the Th1 cytokine activation and alloreactive T-cell cytotoxicity, while the pathogenesis of chronic GVHD is yet revealed fully although in which Th2 cytokine activation or transforming growth factor (TGF) mediated pathway was suggested to be involved. The current study is a hypothesis generating study in order to identify potential predictive surrogate associated with the risk of acute or chronic GVHD in addition with transplant outcomes after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Methods: The current study was performed to identify genetic surrogates predicting the risk of acute / chronic GVHD, relapse free survival, non-relapse mortality and overall survival in 394 pairs transplanted at the Princess Margaret Hospital, Toronto, ON, Canada. In addition, the predictive markers for organ specific incidence of acute / chronic GVHD were also evaluated (i.e. for skin/liver/gut acute GVHD or skin, eye, oral, lung or liver chronic GVHD). Total of 261 single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 56 genes were determined for donor/recipients' genotypes using MALDI-TOF based platform, involving in the pathways of 1) cytokines (i.e. IL1A, IL1B and its receptor, IL1R1, IL2 & IL2RA, IL4 & IL4R, IL6 & IL6R, IL8, IL10 & IL10RA, RB, IL12A/BandIL12RB1, IFNG & IFNGR1/2, TNFTI/II/II), 2) NFKB (NFKB1/2/A, NFKBIA/B, IKB, IKK1, IKBKB, RelB), 3) apoptosis (FAS, TRAIL & TRAILR1), 4) endothelium nitric oxide regulation (EDN1, NOS1/2A/3), 5) PDGF (PDGFB/C/D & PDGFRA/B), 6) TGF-β (TGFB1/2 & TGFBR1/2/3, TGFRB1), 7) Toll-like receptor (TLR4/5), 8) NOD2/CARD15 and 9) prostaglandin-endoperoxide synthase (PTGS1/2). The candidate genotypes have been selected by choosing the SNPs in non-synonymous SNPs in exon region with minor allele frequency of > 0.05 to 0.1. Results: Followings are the lists of recipients' and donors' genotypes with p-value<0.05 thus associating with clinical outcomes following allogeneic HSCT: In summary, the risk of chronic GVHD was significantly associated with SNP of the genes involved in the pathway of NFKB, PDGF, TGF-β, and some of cytokines (esp. type II, IL6 & IL4), while that of acute GVHD associates with the genotypes in the pathway of TNF and apoptosis. In addition, survival after allogeneic transplantation was associated with the genotypes in NOS (nitric oxide synthase, endothelial nitric oxide synthesis pathway), IL-2 and TGF pathway. Conclusion: Because of complex nature of GVHD pathogenesis, multiple candidate pathway SNPs has been explored targeting SNPs in the pathway of cytokines, NFKB, apoptosis, endothelium nitric oxide regulation, NOD2/CARD15, PDGF, PTGS1/2, TGF-β and TLR. Different involvements were noted of TGF-β, PDGF or NFKB with chronic GVHD versus TNF and apoptosis-associated SNPs with acute GVHD. Further study will help us to reach more clear conclusion which genotype is the predictor of the risk of GVHD. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».