Identification of a neutrophil-related gene expression signature that is enriched in adult systemic lupus erythematosus patients with active nephritis: Clinical/pathologic associations and etiologic mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Both a lack of biomarkers and relatively ineffective treatments constitute impediments to management of lupus nephritis (LN). Here we used gene expression microarrays to contrast the transcriptomic profiles of active SLE patients with and without LN to identify potential biomarkers for this condition. RNA isolated from whole peripheral blood of active SLE patients was used for transcriptomic profiling and the data analyzed by linear modeling, with corrections for multiple testing. Results were validated in a second cohort of SLE patients, using NanoString technology. The majority of genes demonstrating altered transcript abundance between patients with and without LN were neutrophil-related. Findings in the validation cohort confirmed this observation and showed that levels of RNA abundance in renal remission were similar to active patients without LN. In secondary analyses, RNA abundance correlated with disease activity, hematuria and proteinuria, but not renal biopsy changes. As abundance levels of the individual transcripts correlated strongly with each other, a composite neutrophil score was generated by summing all levels before examining additional correlations. There was a modest correlation between the neutrophil score and the blood neutrophil count, which was largely driven by the dose of glucocorticosteroids and not the proportion of low density and/or activated neutrophils. Analysis of longitudinal data revealed no correlation between baseline neutrophil score or changes over the first year of follow-up with subsequent renal flare or treatment outcomes, respectively. The findings argue that although the neutrophil score is associated with LN, its clinical utility as a biomarker may be limited.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».