DOP06 Histologic activity in Ulcerative Colitis patients achieving endoscopic healing is associated with higher rate of relapse and a distinct mucosal microbial and transcriptional profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Histologic remission (HR) in ulcerative colitis (UC) has been associated with better clinical outcomes. However, this therapeutic target is hard to achieve with the available medications. We aim to assess the relapse-free survival (RFS) of patients with persistent histologic activity (HA) upon achieving endoscopic healing (EH) and the microbial and molecular signatures associated with this condition. Methods Left-sided and extensive UC patients and healthy controls (HC) were recruited at colonoscopy and sigmoid colon (SC) biopsy samples were obtained for HA evaluation, 16S rRNA sequencing and host RNA-seq. EH was defined as Mayo endoscopic subscore (MES) 0–1, and HA and histologic remission (HR) as the presence and absence of neutrophil infiltration, respectively. UC relapse was retrospectively evaluated and defined as symptomatic and endoscopic worsening. Cumulative RFS was assessed by log-rank test. Principal component analysis (PCA) was used for capturing cluster structure. For differential expressed genes (DEG) and enrichment pathway analyses, glmQLFTest in EdgeR and enrichKEGG in clusterProfiler were applied, respectively. Genes with log fold change > 2 and a log count per million > 1 were considered DEG. Dada2 algorithm in QIIME2 for amplicon sequence variant generation and ANCOM-BC package for differential abundance (DA) taxa analysis were applied. P-values of omics data were corrected by false discovery rate (FDR) method. Results Sixty-five UC patients had EH (37 MES 0 and 28 MES 1). Nine (20.9%) MES 0 and 17 (40.5%) MES 1 showed HA. Over a median follow-up of 4.2 years (IQR 2.6–6.1), UC patients with HA showed a significant lower RFS compared to HR (p < 0.05; Figure 1). This difference was not observed between MES 0 and MES 1 (p = 0.2). Transcriptomics data was available for 27 samples with HR and 9 samples with HA, as well as 43 HC and 13 MES 2–3 samples. PCA showed that HR and HA samples cluster with HC and MES 2–3 samples, respectively (Figure 2). Compared to HR, 163 DEG (118 up and 45 downregulated) were found in HA. Enrichment analysis showed significant upregulation of cytokine-cytokine interaction, Th17 and chemokine signaling pathways (Figure 3). Microbiome data was available for 43 and 19 samples with HR and HA, respectively. Three genera had significant DA in HA compared to HR (Figure 4). Conclusion HA in UC is better than MES at distinguishing a higher risk of relapse and has a transcriptomics profile closer to active endoscopic disease despite EH with significant upregulation of chemokine, cytokine and Th17 pathways. A different microbial signature is also observed in HA. These particular signatures could help to define strategies to reduce the risk of UC relapse in patients achieving EH.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».