DOP19 Urinary metabolome in newly diagnosed treatment-naïve Crohn’s Disease patients: Results from the IBDomics study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The urinary metabolome of patients with Crohn’s disease (CD) differs significantly from healthy subjects and, among other features, reflects the specific gut dysbiosis affecting these patients. However, most of the studies included established and treated CD patients. Our aim was to characterize the urinary metabolome of onset and treatment-naïve CD patients and to identify the metabolic profile related to the different CD clinical classifications. Methods Patients newly diagnosed with CD (n=131) were prospectively included. Control healthy subjects (HC, n=338) were recruited among the general population and matched for sex, age and BMI to the IBD subjects. Fasting urine was obtained before starting any treatment. Metabolomic analysis was performed by proton nuclear magnetic resonance (1H NMR). We performed a comparative assessment of the urinary metabolome profile using a linear regression model for each metabolite, including sex, age, BMI, and smoking habit as covariates to control for confounding. The different subgroup comparisons within CD were made as follows: (1) CD; (2) CD location (Montreal Classification): L1 (ileal) + L4 (ileal and upper-intestinal), L2 (colonic) and L3 (ileocolonic); (3) endoscopic CD activity: 0, 1, 2 and 3; and (4) CD phenotype: B1 (inflammatory), B2 (stricturing) and B3 (penetrating), versus HC. In addition, data analysis was carried out using partial least squares-discriminate analysis (PLS-DA) to determine class membership based on distinct metabolomic profile. Results The primary characteristics of the CD patients and HC are shown in Table 1. Several metabolites were identified to be differently abundant in each group (Table 2). These metabolites are involved in relevant processes related to energy and aminoacids metabolism, and also include gut-derived metabolites. The PLS-DA model separated patients within the different clinical subgroups (Figures 1–4). Figures 1–4(b) show the main metabolites involved in each group separation. Many of these metabolites are in accordance with the differential metabolites obtained using the univariate analysis (Table 2), showing the potential of this approach to group CD patients and to identify potential biomarkers. Conclusion Analysis of urinary metabolites can help to understand the etiopathological mechanisms in CD. It has the potential to provide a non-invasive means of diagnosing CD, and can differentiate between CD clinical expressions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».