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Enregistrement W4323035002 · doi:10.1101/2023.02.28.530386

Liver-specific Inflammatory Signatures Predict Clinically Significant Liver Damage

2023· preprint· en· W4323035002 sur OpenAlexaff
Conan Chua, Deeqa Mahamed, Shirin Nkongolo, Aman Mehrotra, David Wong, Raymond T. Chung, Jordan J. Feld, Harry L.A. Janssen, Adam J. Gehring

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMacrophage Migration Inhibitory Factor
Établissements canadiensToronto Liver CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesGenentechNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesGilead Research ScholarsGilead Sciences
Mots-clésInflammationLiver injuryCytokineFlow cytometryLiver diseaseBiomarkerTranscriptomeMedicinePeripheral blood mononuclear cellImmunologyDownregulation and upregulationImmune systemInternal medicineBiologyIn vitroGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background and Aims Inflammation drives progression of chronic liver disease. However, the triggers of inflammation remain undefined during chronic hepatitis B (CHB) because hepatic flares are spontaneous and difficult to capture. We used nucleoside analogue (NA) withdrawal to investigate early inflammatory events because liver damage after stopping therapy occurs in a predictable time frame. 11 CHB patients underwent 192 weeks of NA therapy before a protocol defined stop. Liver fine-needle aspirates (FNAs) were collected at baseline and 4-weeks post-withdrawal and analyzed using flow cytometry and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Intrahepatic mononuclear cells (IHMCs) from uninfected livers were used to validate transcriptomic findings. At 4 weeks post NA-withdrawal, HBV DNA rebounded but alanine aminotransferase (ALT) levels remained normal, 7/11 patients developed ALT elevations (>2xULN) at later timepoints. There were no changes in cell frequencies between baseline and viral rebound. ScRNA-seq revealed upregulation of IFN stimulated genes (ISGs) and pro-inflammatory cytokine MIF upon viral rebound. In vitro experiments confirmed the type I IFN-dependent ISG profile whereas MIF was induced primarily by IL-12. MIF exposure further amplified inflammatory cytokine production by myeloid cells. Our data show that innate immune activation is detectable in the liver before clinically-significant liver damage is detectable in the serum.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,006

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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