Identification of novel clusters of co-expressing cytokines in a diagnostic cytokine multiplex test
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cytokines are mediators of the immune system that are essential for the maintenance, development and resolution of immune responses. Beneficial immune responses depend on complex, interdependent networks of signaling and regulatory events in which individual cytokines influence the production and release of others. Since disruptions in these signaling networks are associated with a wide spectrum of diseases, cytokines have gained considerable interest as diagnostic, prognostic and precision therapy-relevant biomarkers. However, currently individual cytokines testing has limited value because the wider immune response context is often overlooked. The aim of this study was to identify specific cytokine signaling patterns associated with different diseases. Methods: Unbiased clustering analyses were performed on a clinical cytokine multiplex test using a cohort of human plasma specimens drawn from individuals with known or suspected diseases for which cytokine profiling was considered clinically indicated by the attending physician. Results and discussion: Seven clusters of co-expressing cytokines were identified, representing common patterns of immune activation. Common expression profiles of the cytokine clusters and preliminary associations of these profiles with specific diseases or disease categories were also identified. These findings increase our understanding of the immune environments underlying the clinical presentations of patients of inflammatory, autoimmune and neoplastic diseases, which could then improve diagnoses and the identification of evidence-based treatment targets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».