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Enregistrement W3135695919 · doi:10.3389/fimmu.2021.613031

Vitiligo Skin Biomarkers Associated With Favorable Therapeutic Response

2021· article· en· W3135695919 sur OpenAlexafffund
Qianli Yang, Guohong Zhang, Mingwan Su, Gigi Leung, Harvey Lui, Pingyu Zhou, Yan Wu, Joshua Zhou, Jinhua Xu, Xuejun Zhang, Youwen Zhou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVitiligoDepigmentationMedicineTacrolimusImmune systemDiseaseDermatologyImmunologyPigmentation disorderInternal medicineOncologyTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitiligo is an acquired depigmentation skin disease caused by immune-mediated death of melanocytes. The most common treatment for vitiligo is narrow band ultraviolet B phototherapy, which often is combined with topical therapies such as tacrolimus. However, patients' responses to these treatments show large variations. To date, the mechanism for this heterogeneity is unknown, and there are no molecular indicators that can predict an individual patient's response to therapy. The goal of this study is to identify clinical parameters and gene expression biomarkers associated with vitiligo response to therapy. Six patients with segmental vitiligo and 30 patients with non-segmental vitiligo underwent transcriptome sequencing of lesional and nonlesional skin at baseline before receiving combined UBUVB and tacrolimus therapy for 6 month, and were separated into good response and bad response groups based on target lesion achieving > 10% repigmentation or not. Our study revealed that treatment-responsive vitiligo lesions had significantly shorter disease duration compared with non-responsive vitiligo lesions (2.5 years vs 11.5 years, p=0.046, t-Test), while showing no significant differences in the age, gender, ethnicity, vitiligo subtype, or disease severity. Transcriptomic analyses identified a panel of 68 genes separating the good response from bad response lesions including upregulation of immune active genes, such as CXCL10, FCRL3, and TCR, Further, compared with vitiligo lesions with long disease duration, the lesions with short duration also have much higher level of expression of immune-active genes, including some (such as FCRL3 and TCR genes) that are associated with favorable therapeutic response. In conclusion, our study has identified clinical parameters such as short disease duration and a panel of immune active and other gene expression biomarkers that are associated with favorable response to immune suppressive NBUVB + tacrolimus therapy. These markers may be useful clinically for individualized therapeutic management of vitiligo patients in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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