A signature for immune response correlates with HCV treatment outcome in Caucasian subjects
Notice bibliographique
Résumé
Broad proteomic profiling was performed on serum samples of phase 2 studies (PROVE1, PROVE2, and PROVE3) of the direct-acting antiviral drug telaprevir in combination with peg-interferon and ribavirin in subjects with HCV. Using only profiling data from subjects treated with peg-interferon and ribavirin, a signature composed of pretreatment levels of 13 components was identified that correlated well (R(2)=0.68) with subjects' underlying immune response as measured by week 4 viral decline and was highly predictive of sustained virologic response in non-African American subjects (AUC=0.99). The signature was validated by predicting in an independent cohort of non-African American subjects treated with telaprevir, peg-interferon and ribavirin (AUC=0.854). Samples from extreme responders were over-represented in these analyses. Proteins identified as differentially-expressed between responders and non-responders to HCV treatment were quantified using multiple reaction monitoring in samples from all Caucasian subjects in the peg-interferon and ribavirin arms of PROVE1 and PROVE2, revealing 15 proteins that were significantly differentially expressed between treatment responders and non-responders. Seven of the proteins are part of focal adhesions or other macromolecular assemblies that form structural links between integrins and the actin cytoskeleton and are involved in antiviral response. BIOLOGICAL SIGNIFICANCE: HCV is a significant health problem. We describe a novel approach for identifying markers that predicts HCV treatment response different treatment regimens and use this approach to identify a novel HCV treatment response signature. The signature has potential to guide optimization of HCV treatment regimens.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».