In silico Identification of Immune Cell-Types and Pathways Involved in Chronic Spontaneous Urticaria
Notice bibliographique
Résumé
Background: The immunopathogenesis of chronic spontaneous urticaria (CSU) is poorly understood, but recent research suggests that patients can be divided into autoallergic and autoimmune subtypes. Given that not all patients can be controlled with current treatment regimens, including anti-IgE monoclonal antibodies, a better understanding of the immune pathways involved in CSU may enable the repurposing of monoclonal antibodies used for other dermatologic diseases (e.g., Th2 and Th17 inhibitors). Therefore, we investigated the implicated immune cells and pathways by reanalyzing publicly available transcriptomic data. Methods: fold change| ≥1. Pathway analyses were conducted using ToppGene and KEGG. Cell-type enrichment was determined by CIBERSORT and xCell and was correlated with clinical characteristics. Results: Th2 (IL-4/13 signaling) and Th17-related (IL-17/23 signaling) pathways were upregulated in lesional compared to non-lesional and HC samples. In non-lesional versus lesional samples, CIBERSORT analysis revealed increased regulatory T-cells (Treg) and resting mast cells. xCell analysis established that Th1 and Th2 scores were not significantly different between lesional and HC samples. However, Th2 scores in both lesional and non-lesional samples correlated positively with disease severity. Few differentially expressed genes and pathways were identified between CSU and HC blood samples. Conclusion: Our results support the involvement of Th2 and Th17-related genes and pathways in CSU. Th2 scores associate with disease severity, which indicates the clinical relevance of these findings. Increased resting mast cell and Treg scores in non-lesional samples may suggest local suppression of wheal formation. Moreover, disease activity seemed to be restricted to the skin as there were limited findings from blood. Larger studies using next-generation sequencing will be helpful to confirm these results.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».