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Enregistrement W4213135544 · doi:10.1093/jcag/gwab049.159

A160 MOLECULAR ANALYSIS OF THE INJURY-REPAIR RESPONSE IN ULCERATIVE COLITIS REVEALS HETEROGENEITY IN DISEASE ACTIVIT

2022· article· en· W4213135544 sur OpenAlexaffabout
Katelynn S. Madill-Thomsen, Jeffery M. Venner, Shane Pon, Karen I. Kroeker, Farhad Peerani, Levinus A. Dieleman, Karen Wong, D C Baugmart, Philip F. Halloran, Brendan P. Halloran

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicroscopic Colitis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlcerative colitisBiopsyMedicineColitisGastroenterologyColonoscopyInternal medicineInflammatory bowel diseaseFibrosisPathologyColorectal cancerDiseaseCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory condition affecting the colonic epithelium. We used an established microarray-based system to analyze a set of 128 UC biopsies (113 patients), assessing gene expression associated with the colon’s response to injury in UC. Aims Our aim was to describe the burden of injury in UC biopsies and to explore molecular heterogeneity across disease activity, as assessed by the endoscopic Mayo score. Methods 128 UC colon biopsies were collected at the University of Alberta Hospital (Edmonton, AB) and Cedars-Sinai Hospital (Los Angeles, CA) during standard of care colonoscopy and processed using Affymetrix microarrays. Principal component analysis (PCA) and archetypal analysis (AA) visualized relationships between biopsies and previously annotated injury-associated transcript sets. AA assigned each biopsy to one of three groups, and scores to each biopsy relating it to all three groups. Results Spearman correlations (Table 1A) were highest between the endoscopic Mayo score and the injury-repair-associated transcripts (IRRAT, 0.64, P=4.7x10-16), immunoglobulin transcripts highly associated with chronic injury and fibrosis (IGT, 0.63, P=3.0x10-15), endothelial transcripts (ENDAT, 0.61, P=1.8x10-14), and parenchymal dedifferentiation i.e. epithelial solute carrier loss (CT2, -0.60, P=6.5x10-14). PCA separated injury from no injury in PC1 (Figure 1A). T cell transcripts (QCATs), interferon-gamma inducible transcripts (GRITs) and targets of biologics (IL12, TNFA, ITGA4/B7) separated from injury transcripts in PC2. We assigned three AA groups and visualized biopsies in PCA (Figure 1B, colored by AA membership). Group 1 (grey, N=44) biopsies had little parenchymal dedifferentiation and low expression of injury-associated transcripts. Groups 2 (red, N=44) and 3 (blue, N=40) had increased expression of injury-associated transcript sets and dedifferentiation compared to Group 1 (Table 1). Although Group 3 was endoscopically similar to Group 1 (P>0.05), Group 3 showed elevated injury-associated transcript set expression (e.g. IRRAT) and increased parenchymal dedifferentiation (CT2). Conclusions Assessment of UC biopsies using AA and previously annotated injury-associated gene sets reveals two groups of biopsies that are endoscopically similar though one group has increased molecular abnormalities, thus revealing heterogeneity unrelated to the Mayo score. A molecular system based around PCA and AA could enhance and refine UC disease assessment by allowing for quantitation and qualification of injury in biopsies obtained at endoscopy i.e. a level of resolution beyond conventional endoscopic scoring. Funding Agencies None

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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