Evaluation of Potential Serum Biomarkers of Disease Activity in Diverse Forms of Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated potential circulating biomarkers of disease activity in giant cell arteritis (GCA), Takayasu arteritis (TA), polyarteritis nodosa (PAN), and eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA). METHODS: A panel of 22 serum proteins was tested in patients enrolled in the Vasculitis Clinical Research Consortium Longitudinal Studies of GCA, TA, PAN, or EGPA. Mixed models were used for most analyses. A J48 classification tree method was used to find the most relevant markers to differentiate between active and inactive GCA. RESULTS: Tests were done on 418 samples from 152 patients (60 GCA, 29 TA, 26 PAN, 37 EGPA), during both active vasculitis and remission. In GCA, these showed significant (p < 0.05) differences between disease states: B cell-attracting chemokine 1 (BCA)-1/CXC motif ligand 13 (CXCL13), erythrocyte sedimentation rate (ESR), interferon-γ-induced protein 10/CXC motif chemokine 10, soluble interleukin 2 receptor α (sIL-2Rα), and tissue inhibitor of metalloproteinase-1 (TIMP-1). In EGPA, these showed significant increases during active disease: granulocyte colony-stimulating factor (G-CSF), granulocyte-macrophage-CSF, interleukin (IL)-6, IL-15, and sIL-2Rα. BCA-1/CXCL13 also showed such increases, but only after adjustment for treatment. In PAN, ESR and matrix metalloprotease (MMP)-3 showed significant differences between disease states. Differences in biomarker levels between diseases were significant for 11 markers and were more striking (all p < 0.01) than differences related to disease activity. A combination of lower values of TIMP-1, IL-6, interferon-γ, and MMP-3 correctly classified 87% of samples with inactive GCA. CONCLUSION: We identified novel biomarkers of disease activity in GCA and EGPA. Differences of biomarker levels between diseases, independent of disease activity, were more apparent than differences related to disease activity. Further studies are needed to determine whether these serum proteins have potential for clinical use in distinguishing active disease from remission or in predicting longer-term outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».