Biomarkers for diagnosis and prediction of therapy responses in allergic diseases and asthma
Notice bibliographique
Résumé
Modern health care requires a proactive and individualized response to diseases, combining precision diagnosis and personalized treatment. Accordingly, the approach to patients with allergic diseases encompasses novel developments in the area of personalized medicine, disease phenotyping and endotyping, and the development and application of reliable biomarkers. A detailed clinical history and physical examination followed by the detection of IgE immunoreactivity against specific allergens still represents the state of the art. However, nowadays, further emphasis focuses on the optimization of diagnostic and therapeutic standards and a large number of studies have been investigating the biomarkers of allergic diseases, including asthma, atopic dermatitis, allergic rhinitis, food allergy, urticaria and anaphylaxis. Various biomarkers have been developed by omics technologies, some of which lead to a better classification of distinct phenotypes or endotypes. The introduction of biologicals to clinical practice increases the need for biomarkers for patient selection, prediction of outcomes and monitoring, to allow for an adequate choice of the duration of these costly and long-lasting therapies. Escalating healthcare costs together with questions about the efficacy of the current management of allergic diseases require further development of a biomarker-driven approach. Here, we review biomarkers in diagnosis and treatment of asthma, atopic dermatitis, allergic rhinitis, viral infections, chronic rhinosinusitis, food allergy, drug hypersensitivity and allergen immunotherapy with a special emphasis on specific IgE, the microbiome and the epithelial barrier. In addition, EAACI guidelines on biologicals are discussed within the perspective of biomarkers.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».