Current State of Precision Medicine in Primary Systemic Vasculitides
Notice bibliographique
Résumé
Precision medicine (PM) is an emerging data-driven health care approach that integrates phenotypic, genomic, epigenetic, and environmental factors unique to an individual. The goal of PM is to facilitate diagnosis, predict effective therapy, and avoid adverse reactions specific for each patient. The forefront of PM is in oncology; nonetheless, it is developing in other fields of medicine, including rheumatology. Recent studies on elucidating the genetic architecture of polygenic and monogenic rheumatological diseases have made PM possible by enabling physicians to customize medical treatment through the incorporation of clinical features and genetic data. For complex inflammatory disorders, the prevailing paradigm is that disease susceptibility is due to additive effects of common reduced-penetrance gene variants and environmental factors. Efforts have been made to calculate cumulative genetic risk score (GRS) and to relate specific susceptibility alleles for use of target therapies. The discovery of rare patients with single-gene high-penetrance mutations informed our understanding of pathways driving systemic inflammation. Here, we review the advances in practicing PM in patients with primary systemic vasculitides (PSVs). We summarize recent genetic studies and discuss current knowledge on the contribution of epigenetic factors and extracellular vesicles (EVs) in disease progression and treatment response. Implementation of PM in PSVs is a developing field that will require analysis of a large cohort of patients to validate data from genomics, transcriptomics, metabolomics, proteomics, and epigenomics studies for accurate disease profiling. This multi-omics approach to study disease pathogeneses should ultimately provide a powerful tool for stratification of patients to receive tailored optimal therapies and for monitoring their disease activity.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».