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Enregistrement W3135880895 · doi:10.1093/jcag/gwab002.152

A154 PROTEOMIC IDENTIFICATION OF INFLAMMATORY AND FIBROSTENOTIC BLOOD SERUM BIOMARKERS IN CROHN’S DISEASE

2021· article· en· W3135880895 sur OpenAlexaff
Barbara Mainoli, Alexis Filyk, Cathy Lu, Antoine Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseInflammatory bowel diseaseGastroenterologyUlcerative colitisProteomicsInternal medicineDiseaseInflammationShotgun proteomicsPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Crohn’s disease (CD) is an incurable relapsing-remitting inflammatory bowel disease (IBD) where patients may experience bowel damage with symptoms such as abdominal pain, chronic diarrhea, extraintestinal manifestations and life-long disability. CD is heterogeneous with three distinct phenotypes including a stricturing phenotype marked by intestinal fibrosis. This fibrotic morphology is generally more unresponsive to drug treatment; delaying a patient’s remission, control of the disease and often requiring surgical intervention. Thus, early and accurate identification of fibrostenosis in CD is important to optimize patient treatment and predict response to therapy. Aims The aim of our study is to distinguish inflammatory and intestinal fibrostenosis in CD patients using serum protein biomarkers. Methods Blood sera from 17 inflammatory and 17 fibrostenotic CD patients were collected. The phenotypic classification was confirmed by intestinal ultrasound and endoscopy. Samples were subjected to Shotgun Proteomics, an unbiased proteomics approach that allows for relative protein quantification. Proteins from each condition were isotopically labelled with formaldehyde (light +28 Da and heavy +34 Da), pooled and digested with trypsin. Following liquid chromatography and tandem mass spectrometry, peptides were then identified by MaxQuant software with a false discovery rate of 1%. Excel (Microsoft), Prism (Graphpad) and Metascape software were used for data filtering and analysis. Results Proteomic processing allowed for the identification of novel protein biomarkers in the inflammatory and stricture CD phenotypes. Inflammation was correlated with activation of the complement pathway and fatty acid metabolism; marked by increased levels of immunoglobulin gamma 4 chain (IGHG4), mitochondrial creatinine kinase (CKMT1), apolipoprotein A (LPA) and glutathione peroxidase 3 (GPX3) proteins. Fibrostenosis showed no distinct metabolic pathway, but an elevated expression of SWI/SNF-related matric associated actin (SMARCA5), haptoglobin related protein (HPR), immunoglobulin kappa and immunoglobulin heavy constant proteins. Conclusions Our data indicate that inflammation and strictures in CD may be driven by distinct signaling pathways. We identified specific protein signatures for the two phenotypes, which may aid in predicting those who are at risk of developing strictures and in the development of phenotype-specific treatment for CD patients. Future validation of these proteins will be performed to assess this unique protein profile. Funding Agencies McCaig Institute for Bone and Joint Health

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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