Differential DNA methylation correlates with response to methotrexate in rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Identifying blood-based biomarkers that predict treatment response in RA is a clinical priority. We investigated differential DNA methylation as a candidate biomarker of response for the first-line drug used in RA, MTX. METHODS: DNA methylation was measured in DNA samples from individuals recruited to the Rheumatoid Arthritis Medication Study. Differentially methylated positions were compared between whole blood samples collected at baseline and at 4 weeks from patients who, by 6 months, had a good (n = 34) or poor response (n = 34) to MTX using linear modelling, adjusting for gender, age, cell composition, baseline 28-joint disease activity score (DAS28) and smoking status. Analyses also compared methylation with changes in DAS28 and changes in swollen joint count and tender joint count, and changes in CRP over the initial 6 months after MTX commencement. Differentially methylated positions showing significant differences with any response parameter were tested using pyrosequencing in an independent group of 100 patients from the Rheumatoid Arthritis Medication Study. RESULTS: In the discovery group, two CpG sites showed methylation changes at 4 weeks associated with clinical EULAR response by 6 months. Significant changes in methylation for three differentially methylated positions associated with change in tender joint counts, three with change in swollen joint count and a further four with change in CRP. Of the 12 CpGs, four showed replicated association in an independent dataset of samples from the Rheumatoid Arthritis Medication Study. CONCLUSION: These data represent an advance on current practice by contributing to a personalized medicine strategy allowing an escalation or change in therapy as early as 4 weeks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».