DOP79 Biomarkers for IBD using OLINK Proteomics inflammation panel: Preliminary results from the COLLIBRI consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Circulating serum proteins have provided insights into disease pathogenesis and are being used to identify prognostic, diagnostic and therapeutic biomarkers for chronic inflammatory diseases. With this pilot project, the Collaborative IBD Biomarker Research Initiative (COLLIBRI) consortium aimed to unravel disease heterogeneity in inflammatory bowel disease (IBD). Methods Serum samples were cross-sectionally obtained from 3,390 individuals (Crohn’s disease (CD), n=1815; ulcerative colitis (UC), n=1170; healthy, n=405) recruited at nine centres from Sweden and Belgium. Relative levels of 92 proteins were analysed using the Proseek Multiplex Inflammation I Probe kit 96x96 (Olink Proteomics, Uppsala, Sweden) and reported as arbitrary units, i.e., normalised protein expression on a log2 scale. Using a multivariate integrative approach, we identified protein signatures distinguishing CD and UC samples and attempted to identify clusters or subgroups within patients. Recruiting centre, cohort and batch information were considered for the integrative analysis. Optimisation was performed for identifying the number of components and features per component using 5-fold cross-validation and Leave-One-Group-Out-Cross-Validation, respectively. Information on transcriptional regulators was retrieved from the ReMap project using the orthogonal regulatory resource ChEA3. Results A panel of 8 proteins was identified which could segregate CD and UC patients (Figure 1). FGF19 exhibited a consistent trend of expression (downregulated in CD) across all batches of datasets. An integrated AUC of 72.5% was achieved across the different batches of samples used in the study with the highest AUC (79.2%, P-value 8.5e-07) being recorded for a single batch of samples (CD = 42, UC = 56). On a centre-specific dataset, the cross-centre integrated signature achieved an AUC of 75.1%. We identified three transcription factors (MEF2A, BATF, NFKB2), of which the two latter ones are known to modulate intestinal inflammation and which could potentially regulate the expression of at least half of the genes encoding the proteins in the predictive 8-protein panel. Conclusion We identified an integrated proteomic biomarker panel capable of separating CD and UC patients. Through further integration of confounder variables along with using other supervised and unsupervised approaches, subsequent analyses may further refine the molecular heterogeneity among CD and UC patients. Our results demonstrate the need for large datasets to identify relevant clusters of patients with IBD, since the diagnosis exhibits a high degree of clinical heterogeneity. *Equally contributed
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».