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Enregistrement W4391162324 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0548

P418 Lipopolysaccharide-Binding Protein (LBP) in Crohn's Disease (CD) Patients: A Promising Non-Invasive Biomarker Monitoring Disease Activity

2024· article· en· W4391162324 sur OpenAlexaboutno aff
Charlotte Minsart, Louison D. Toris, Cécile Husson, Denis Franchimont, Claire Liefferinckx

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipopolysaccharide binding proteinBiomarkerMedicineDiseaseCrohn's diseaseLipopolysaccharideInternal medicineImmunologyBiologyInflammationAcute-phase proteinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Current biomarkers of inflammatory bowel disease (IBD) monitoring (serum C-reactive protein (CRP) and faecal calprotectin (FC)) have limitations in terms of specificity (SP) and sensitivity (SE), especially for Crohn’s disease (CD) patients. Lipopolysaccharide-binding protein (LBP) is a soluble acute-phase protein and is thought to partly reflect intestinal permeability by binding to bacterial lipopolysaccharides. The search for new biomarkers to monitor disease activity would improve the management of IBD patients. Methods This is a retrospective study including 69 IBD patients (43 CD and 26 ulcerative colitis (UC)) and 21 healthy controls (HC). Serum LBP levels were measured by enzyme-linked immunosorbent assay. Clinical, biological and endoscopic parameters were analysed for IBD patients. Statistical tests, including nonparametric tests and receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, were used to evaluate the diagnostic accuracy of LBP. Results Demographics and baseline data of the overall cohort is presented in Table 1. IBD patients displayed a significantly higher LBP median (29.6 µg/mL [19.8-38.8] in CD and 22.8 [13.7-38.8] in UC) than HC (5.5 [4.4-6.5], P < 0.001) with no overlapping distributions, a finding supported by an AUC of 0.997 and 0.989, respectively for CD and UC patients (Figures 1A). In CD patients, LBP levels gradually increased with endoscopic severity, demonstrating a 1.7-fold rise in active patients compared to remitter patients (P=0.02) (Figure 1B). LBP levels were higher in Montreal B1 compared to B2 and B3 CD patients (P < 0.001) (Figure 1C). Overall, a robust correlation was observed between LBP and CRP (ρ=0.75, P < 0.001). The correlation increased upon the exclusion of cases with normal CRP levels but active endoscopic disease (ρ=0.79, P < 0.001). In those endoscopically active patients with normal CRP, LBP level was higher than in remitter patients (34.3 [29.4-37.6] vs 19.1 [10-24.7], P=0.01) with a discriminative cut-off of 25 µg/mL (SE of 100%, SP of 89%). Likewise, LBP level exhibited a positive correlation with FC (ρ=0.42, P < 0.01) which was further strengthened after excluding cases where FC measurements did not align with endoscopic activity (ρ=0.53, P < 0.01). The median LBP for those patients was 25.6 [18.5-31.5], reflecting again the interest of LBP measurement to evaluate CD activity when FC lacks sensibility. Conclusion Our study suggests that LBP might be a promising non-invasive biomarker for monitoring disease activity, especially in CD patients. Furthermore, in clinical situations where current biomarkers (CRP and FC) lack sensitivity for assessing disease activity, LBP could be discriminative and help filling the gap for reliable therapeutic decisions.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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