AB1110 EXPLORING LEVELS OF PROTEIN BIOMARKERS IN RESPONSE TO TREATMENT FOR PSORIASIS AND PSORIATIC ARTHRITIS
Notice bibliographique
Résumé
Background Psoriatic Arthritis (PsA), an inflammatory arthritis, occurs in 30% of psoriasis patients[1]. Serum chemokine (C-X-C motif) ligand 10 (CXCL10) is elevated in psoriasis patients that will develop PsA[2]. MMP3 is associated with response to Tissue-necrosis factor inhibitor (TNFi) treatment[3]. S100A8, CCL2, and ACP5 are associated with PsA development[4,5,6]. We aimed to compare CXCL10, MMP3, S100A8, ACP5, and CCL2 levels in PsA patients before and after treatment with biologics and in cutaneous psoriasis without arthritis (PsC) patients on and off treatment with biologics. Objectives The objective of this study was to evaluate the levels of CXCL10, MMP3, S100A8, CCL2, and ACP5 in serum of psoriasis and PsA patients before and after treatment with biologic agents (TNFi and IL-17i). Methods PsA and PsC patients are followed prospectively at the Toronto Western Hospital psoriatic disease clinic. We identified 93 PsA patients on TNFi and 22 on IL-17 inhibitors (IL-17i) and retrieved serum samples before and after therapy. Samples from 30 patients with PsC treated with biologics were matched to 30 patients not treated with biologics were also retrieved from the databank. Using the Luminex Discovery assay we measured CXCL10, MMP3, S-100A8, CCL2, and ACP5 levels. Statistical analysis was performed using Wilcoxon Signed-rank test. Results CXCL10 (P=0.0007), MMP3 (P<0.0001), S100A8 (P<0.0001), ACP5 (P<0.0001), and CCL2 (P=0.01) significantly decreased after TNFi treatment in PsA patients. CXCL10 (P=0.04) and ACP5 (P=0.02) significantly increased after IL-17i treatment in PsA patients. There were no significant differences between treated and untreated PsC patients. Conclusion CXCL10, MMP3, S100A8, ACP5, and CCL2 are potential biomarkers for response to TNFi in PsA patients. CXCL10 and ACP5 are potential biomarkers for response to IL-17i treatment in PsA patients. References [1]Ritchlin, C.T., R.A. Colbert, and D.D. Gladman, Psoriatic Arthritis. N Engl J Med, 2017. 376(10): p. 957-970. [2]Abji, F., et al., Brief report: CXCL10 is a possible biomarker for the development of psoriatic arthritis among patients with psoriasis. Arthritis & Rheumatology, 2016. 68(12): p. 2911-2916. [3]Chandran, V., et al., Soluble biomarkers associated with response to treatment with tumor necrosis factor inhibitors in psoriatic arthritis. J Rheumatol, 2013. 40(6): p. 866-71 [4]Hansson, C., C. Eriksson, and G.-M. Alenius, S-Calprotectin (S100A8/S100A9): A Potential Marker of Inflammation in Patients with Psoriatic Arthritis. Journal of Immunology Research, 2014. 2014: p. 696415. [5]Lin, Y.-C., et al., Tumor necrosis factor-alpha inhibitors suppress CCL2 chemokine in monocytes via epigenetic modification. Molecular Immunology, 2017. 83: p. 82-91. [6]Ademowo, O.S., et al., Discovery and confirmation of a protein biomarker panel with potential to predict response to biological therapy in psoriatic arthritis. Ann Rheum Dis, 2016. 75(1): p. 234-41. Acknowledgements: NIL. Disclosure of Interests Rachel Offenheim: None declared, Darshini Ganatra: None declared, Dafna D Gladman Consultant of: Abbvie, Amgen, BMS, Eli Lilly, Janssen, Novartis, Pfizer and UCB, Grant/research support from: Abbvie, Amgen, BMS, Eli Lilly, Janssen, Novartis, Pfizer and UCB.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».