A37 EXPLORING THE PROTEOMICS DIFFERENCES IN CROHN’S DISEASE PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Canada has the highest prevalence rate of Crohn’s disease (CD) in North America. In Alberta, the yearly cost of anti-inflammatory drugs can be more than $25,000 per person; however, half of the patients do not respond to medication. CD is characterized by lesions in the small intestine due to inflammation, promoting diarrhea and abdominal pain. Prolonged chronic inflammation results in fibrotic strictures that are resistant to anti-inflammatory therapies and promote narrowing of the luminal space that ultimately require surgery. Currently, there is no biomarker to distinguish between the inflammatory or stricturing phenotype. Aims AIM 1: Profile serum samples from CD patients using a label-free shotgun-proteomics. AIM 2: Identify signatures and biomarkers that distinguish inflammatory and fibrotic strictures using a bioinformatics approach. Methods Serum samples from 15 CD patients with strictures and 15 CD patients without strictures (inflammatory phenotype), as diagnosed by ultrasound imaging, were analyzed by a standard shotgun-proteomics approach. Briefly, 200 µg of serum proteins were processed in a label-free protocol in combination with the filter-aided sample preparation (FASP) method. Liquid chromatography-tandem mass spectrometry was performed on an Orbitrap Fusion Lumos. Protein identification was accomplished by MaxQuant at a 1% false-discovery rate. Statistical significance was determined by the MSstats package, in the R software. To identify the biological significance of disturbed pathways, it was characterized by the protein-protein interactions and pathway enrichment analysis using String-DB and Metascape. Results It was identified a statistically significant protein panel between the two phenotypes. Proteins identified in the strictured group include JAK1 (Tyrosine-protein kinase), CD5 antigen-like protein (regulates inflammatory gene expression in Th17 cells), and neogenin (cell adhesion). Of the inflammatory patients, there was a significant elevation of PFK/FBPase 2 (synthesis and degradation of fructose 2,6-bisphosphate), vinculin (cell-matrix adhesion) and MMP-16/MT3-MMP (matrix metalloproteinase). Conclusions The identification of a distinct signature between both phenotypes provide important biological information about the disease progression and are a good sign that a biomarker discovery platform will be capable to differentiate between inflammatory and fibrostenotic strictures from serum samples of CD patients. Funding Agencies CAG, CIHRNSERC
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».