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Enregistrement W2912291923 · doi:10.14309/00000434-201710001-00600

Development and Validation of a Multi-marker Serum Test for the Assessment of Mucosal Healing in Crohnʼs Disease Patients

2017· article· en· W2912291923 sur OpenAlexaff
Orlaith Kelly, Mark S. Silverberg, Parambir S. Dulai, Brigid S. Boland, Séverine Vermeire, David Laharie, Édouard Louis, Giorgia Bodini, Edoardo Savarino, Venkateswarlu Kondragunta, Lauren Okada, Michael Hale, Xiaojun Li, Jessica Ho, Crystal Kuy, Benjamin Huang, Kelly Hester, Kurt Bray, Larry Mimms, Anjali Jain, William J. Sandborn, Geert D’Haens

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseGastroenterologyInternal medicineDiseaseInflammatory bowel diseaseGold standard (test)Surrogate endpointPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Mucosal healing (MH) has become the primary therapeutic target in Crohn's Disease (CD). Ileocolonoscopy, currently the gold standard for assessing MH, is invasive and time-consuming with poor patient acceptance. This limits the practical feasibility for serial monitoring of mucosal disease activity and response to treatment. We developed a serum-based, multi-analyte MH algorithm incorporating a panel of biomarkers associated with biological pathways important for mucosal homeostasis in CD patients. Methods: Retrospective serum samples were taken from adult CD patients at or within 30 days of ileocolonoscopy. A panel of serum proteomics biomarkers, selected from a total of 48 markers based on their correlation with endoscopic activity, were used to train a logistic regression model against visualized endoscopic disease severity determined by either CDEIS or SES-CD scores. The model was independently validated in a prospectively collected, centrally read, longitudinal cohort of 118 patients from the TAILORIX clinical trial. The final model utilized 13 biomarkers to produce a 0-100 scale termed as the Mucosal Healing Index (MHI). The markers represent multiple biological pathways thought to be involved in the MH process including angiogenesis (Ang1, Ang2), cell adhesion (CEACAM1, VCAM1), growth factor signaling (TGF||), inflammation (CRP, SAA1), matrix remodeling (mmp-1, -2, -3, -9 and EMMPRIN), and immune modulation (IL7). Results: A total of 748 samples from 396 patients (mean age: 34 years, 49% males, 26% ileal, 52% ileocolonic and 22% colonic disease) were used for the training and validation of the MH index. The overall accuracy of the test was 90% with a negative predictive value (NPV) of 92% for identifying patients in remission (CDEIS<3) or with mild (CDEIS 3-8) endoscopic disease (MHI range 0-40) and a positive predictive value (PPV) of 87% for identifying patients with endoscopic evidence of active disease (CDEIS ≥3; MHI range 50-100). 14% of the specimens fell within an intermediate zone (MHI 41-49) with an observed 78% probability of active disease. Test performance is shown in Table 1.Table: Table. Mucosal Healing Index Performance for Detecting Mucosal Disease Severity in CD PatientsConclusion: A peripheral blood-based test has been developed that can be used as a non-invasive surrogate for mucosal endoscopic activity assessed with ileocolonoscopy in CD patients. The incorporation of this test into current practice could aid in the management and monitoring of CD patients to help determine therapeutic efficacy in a treat to target paradigm.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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