P315 Systemic and tissue modulation of IL-23 pathway biomarkers in a Phase 2 study of risankizumab in patients with Crohn’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Risankizumab, a humanised monoclonal antibody that specifically targets the p19 subunit of interleukin (IL)-23, is currently under evaluation in Crohn’s disease (CD) and other inflammatory diseases. This biomarker study aimed to provide mechanistic insights on risankizumab in patients with active CD. We evaluated data from a randomised, double-blind, placebo (PBO)-controlled Phase 2b induction study in patients with moderate-to-severe CD (NCT02031276) who received intravenous risankizumab (200 or 600 mg), or PBO at Weeks 0, 4, and 8. At baseline (BL) and Week 12, IL-23 pathway biomarkers and other biomarkers of inflammation were measured as protein (from plasma) or by RNA sequencing (RNAseq) (from colon or ileum tissue biopsies). In addition, we assessed potential correlations between BL IL-22 or reduction in IL-22 from BL and Week 12 clinical response following risankizumab treatment. Plasma and colon RNA data were available for 22–35 patients in each of the three treatment groups (Table 1). At Week 12, statistically greater reductions (%) from BL in risankizumab-treated vs. PBO-treated patients were observed for plasma biomarkers (IL-17, IL-1b, IL-22, C-reactive protein, calprotectin, and lactoferrin) and colon RNA biomarkers (IL-17A, IL-1b and IL-23A). Comparisons between risankizumab and PBO treatments groups were significant for the majority of plasma and RNA endpoints; comparisons between risankizumab dose groups (200 vs. 600 mg) were not significant with the exception of calprotectin. KEGG (Kyoto Encyclopaedia of Genes and Genomes) pathway analysis of RNA signatures demonstrated perturbation of the IL-17 signalling pathway and other inflammation signatures by risankizumab 600 mg. Neither BL IL-22 levels nor IL-22 reduction from BL following risankizumab treatment was predictive of the clinical efficacy at Week 12. Risankizumab treatment in patients with active CD led to greater reductions in IL-23 pathway and other inflammation biomarkers compared with PBO, as measured in both plasma and tissue biopsies. IL-22 plasma levels at BL or reduction in IL-22 following risankizumab treatment were not predictive of response to risankizumab. Table 1. Plasma and RNAseq biomarker changes at Week 12.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».