MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4376637980 · doi:10.1101/2023.05.15.23289680

Polygenic risk score for ulcerative colitis predicts immune checkpoint inhibitor-mediated colitis

2023· preprint· en· W4376637980 sur OpenAlexafffund
Pooja Middha, Rohit Thummalapalli, Michael J. Betti, Lydia Yao, Zoe Quandt, Karmugi Balaratnam, Cosmin A. Bejan, Eduardo Cárdenas, Christina J. Falcon, David M. Faleck, Matthew A. Gubens, Scott Huntsman, Douglas B. Johnson, Linda Kachuri, Khaleeq Khan, Min Li, Christine M. Lovly, Megan H. Murray, Devalben Patel, Kristin Werking, Yaomin Xu, Luna Jia Zhan, Justin M. Balko, Geoffrey Liu, Melinda C. Aldrich, Adam J. Schoenfeld, Elad Ziv

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthGeorgia Clinical and Translational Science AllianceVanderbilt University Medical CenterPrincess Margaret Cancer FoundationVanderbilt Institute for Clinical and Translational ResearchMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterVanderbilt UniversityAmerican Diabetes Association
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortUlcerative colitisCancerAdverse effectGastroenterologyDiseaseColorectal cancerInflammatory bowel diseaseOncologyColitisCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are a remarkable advancement in cancer therapeutics; however, a substantial proportion of patients develop severe immune-related adverse events (irAEs). Understanding and predicting irAEs is a key to advancing precision immuno-oncology. Immune checkpoint inhibitor-mediated colitis (IMC) is a significant complication from ICI and can have life-threatening consequences. Based on clinical presentation, IMC mimics inflammatory bowel disease, however the link is poorly understood. We hypothesized that genetic susceptibility to Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC) may predispose to IMC. We developed and validated polygenic risk scores for CD (PRS CD ) and UC (PRS UC ) in cancer-free individuals and assessed the role of each of these PRSs on IMC in a cohort of 1,316 patients with non-small cell lung cancer who received ICIs. Prevalence of all-grade IMC in our cohort was 4% (55 cases), and for severe IMC, 2.5% (32 cases). The PRS UC predicted the development of all-grade IMC (HR=1.34 per standard deviation [SD], 95% CI=1.02-1.76, P =0.04) and severe IMC (HR=1.62 per SD, 95% CI=1.12-2.35, P =0.01). PRS CD was not associated with IMC or severe IMC. The association between PRS UC and IMC (all-grade and severe) was consistent in an independent pan-cancer cohort of patients treated with ICIs. Furthermore, PRS UC predicted severe IMC among patients treated with combination ICIs (OR = 2.20 per SD, 95% CI = 1.07-4.53, P =0.03). This is the first study to demonstrate the potential clinical utility of a PRS for ulcerative colitis in identifying patients receiving ICI at high risk of developing IMC, where risk reduction and close monitoring strategies could help improve overall patient outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetCancer Immunotherapy and Biomarkers→Travaux en français237 207→