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Enregistrement W2979769416 · doi:10.1182/blood.v114.22.1156.1156

Collagen and Elastin Degradation Products as Potential Biomarkers for Chronic Graft-Versus-Host Disease (cGVHD).

2009· article· en· W2979769416 sur OpenAlexaff
Imran Ahmad, Michel Boutin, Pierre Thibault, Lambert Busque, Sandra Cohen, Thomas Kiss, Silvy Lachance, Denis‐Claude Roy, Guy Sauvageau, Jean Roy

Notice bibliographique

RevueBlood · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Joint Diseases
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and CancerUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransplantationInternal medicineGastroenterologyGraft-versus-host diseaseProteinuriaUrinary systemImmunologySurgeryKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1156 Poster Board I-178 Introduction cGVHD is the main cause of impaired quality of life, morbidity and mortality in patients surviving after allogeneic transplantation. To date, no validated biomarkers for diagnosis and follow-up of cGVHD have been established. Among proposed pathophysiological mechanisms, one involves increased turnover of extracellular matrix components as a result of immune-mediated tissue destruction. We hypothesized that analysis of urinary excretion of degradation peptides from collagen (hydroxylysylpyridinoline [HP] and lysylpyridinoline [LP]) and elastin (desmosine [DES]) using high-sensitivity nano-flow liquid chromatography tandem mass spectrometry (nanoLC-MS/MS) might lead to identification of potential biomarkers in patients with cGVHD. Patients and Methods We elected to compare 3 groups: 16 allogeneic transplant recipients with newly diagnosed or relapsing cGVHD before initiation of systemic immunosuppressive therapy (group A), 13 pts with lymphoma who underwent autologous transplantation, in order to measure the impact of high-dose chemotherapy (group B) and 10 healthy volunteers (group C). Clinical characterization of cGVHD was performed according to NIH criteria. Pts already on glucocorticoids and those with bloodstream infection or proteinuria were excluded. Morning urine samples were collected in fasting subjects, then processed and frozen at -80°C until analysis by nanoLC-MS/MS. Samples were purified using mixed-mode strong cation exchange cartridges, derivatized using propionic anhydride and analyzed with nanoLC-MS/MS. Results Pts with cGVHD (group A) were collected at a median of 229 (107-2966) days post transplant; 8 pts had de novo cGVHD, 8 presented with obvious clinical flare-up and 3 had previously suffered from acute GVHD. cGVHD was mild in 1 (6%), moderate in 8 (50%) and severe in 7 (44%) pts. Affected organs included mouth in 12 pts, skin in 11, liver in 11, eyes in 5, GI tract in 5, joints/fascia in 2, genital tract in 1 and lungs in 1. Thrombocytopenia was present in 4 (25%) pts and eosinophilia in 7 (44%). All transplants had been performed for hematological malignancies, using myeloablative (7 pts) or reduced-intensity conditioning (9 pts). Donors were HLA-identical siblings (13 pts), 10/10 (2 pts) or 9/10 (1 pt) unrelated volunteers. Stem cell source was peripheral blood in all but one pts. Pts from group B were collected at a median of 123 (90-377) days post transplant. As shown in enclosed figure, urinary concentrations of DES and HP in group A and B were similar, but both groups showed a marked increase in levels of these compounds compared to group C (p<0.0001, except HP in group B vs C: p=0.0003). We observed no difference in concentrations of LP, a bone collagen cross-linker, between studied groups. Total and free forms of studied peptides showed excellent correlation. Conclusions We found an increase in the urinary excretion of extracellular matrix components in patients with cGVHD. Our results also suggest that the conditioning regimen has significant early effects on the turnover of elastin and collagen. Prospective sampling in a cohort of allogeneic transplant recipients is currently underway to further elucidate the kinetics and the value of HP and DES as potential biomarkers for cGVHD. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2009
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