Biomarkers for Diagnosis of Axial Spondyloarthritis, Disease Activity, Prognosis, and Prediction of Response to Therapy
Notice bibliographique
Résumé
There exists a major unmet need for biomarkers that can identify axial spondyloarthritis (axSpA) early after disease onset because of the availability of highly effective therapies. Several recent reports have examined the autoantibody response in patients with axSpA through the use of protein microarrays and protein-protein interactions although diagnostic performance of biomarkers identified to date has been inadequate. An example of such a biomarker is protein phosphatase magnesium-dependent 1A. Antibodies to the human leukocyte antigen class II-associated invariant chain peptide (anti-CD74) are candidate diagnostic biomarkers but sensitivity declines with increasing duration of disease. Metabolomic studies have employed nuclear magnetic resonance (NMR) spectrometry to identify disease-specific metabolites related to fat metabolism and intestinal microbial metabolism. A second major unmet need exists for biomarkers of disease activity that have superiority over standard C-reactive protein assessment and reflect MRI inflammation in the axial spine. Several biomarkers reflecting inflammation (calprotectin), angiogenesis (vasoactive endothelial growth factor), and connective tissue turnover (C2M, C3M, and citrullinated metalloproteinase degraded fragment of vimentin) have recently been shown to reflect disease activity when compared with clinical outcomes but comparisons with MRI inflammation are very limited. With increasing availability of highly effective but costly therapies, a third unmet need is biomarkers that can predict response to therapies with different mechanisms of action and are superior to C-reactive protein. Calprotectin is currently the only candidate. Although there are as yet no proven therapies for preventing progression of disease there is an unmet need for biomarkers of prognosis that are more responsive than radiography. Aside from CRP no consistent candidates have emerged. Future studies will need to be prospective, include consecutive patients presenting with undiagnosed back pain, and use more reliable and objective endpoints such as MRI inflammation. Moreover, it has become evident that targeted biomarker studies have not been successful in identifying clinically useful biomarkers and technologies that can simultaneously assess "multiomic" markers will need to be analyzed for future advances. These include more sophisticated metabolomic profiling and universal metabolome-standard (UMS) methodology, next generation RNA sequencing, and affinity-based quantitative proteomics based on the use of nucleic acid binders such as the aptamer-based SOMAscan assay.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».