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Enregistrement W4284683586 · doi:10.3389/fmed.2022.926753

In silico Identification of Immune Cell-Types and Pathways Involved in Chronic Spontaneous Urticaria

2022· article· en· W4284683586 sur OpenAlexafffund
Connor Prosty, Sofianne Gabrielli, Moshe Ben‐Shoshan, Michelle Le, Ana M. Giménez‐Arnau, Ivan V. Litvinov, Philippe Lefrançois, Elena Netchiporouk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrticaria and Related Conditions
Établissements canadiensUniversity of OttawaMontreal Children's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésKEGGImmune systemMonoclonal antibodyIn silicoTranscriptomeImmunologyMicroarrayAntibodyMicroarray analysis techniquesFold changeGeneDiseaseSignal transductionBiologyDownregulation and upregulationMedicineGene expressionInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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