MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391162740 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0435

P305 The serum protein profile across the IBD spectrum: Results from the COLLIBRI consortium

2024· article· en· W4391162740 sur OpenAlexaffabout
Benita Salomon, Padhmanand Sudhakar, Bram Verstockt, Ryan C. Ungaro, Konrad Aden, Geert D’Haens, Mark S. Silverberg, Dirk Repsilber, Séverine Vermeire, Jonas Halfvarson

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrum (functional analysis)MedicineComputational biologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inflammatory bowel disease (IBD) is a heterogeneous disorder. Both subtypes, i.e., Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC), differ in disease behaviour and inflamed gastrointestinal segments. Despite this, randomized controlled trials stratify patients based on CD and UC. Molecular characterization could uncover subtype-specific differences that could guide treatment and thereby overcome current therapeutic limitations. Therefore, we aimed to examine differences in serum inflammatory protein profiles across the IBD spectrum. Methods This was a cross-sectional multicentre study of adult patients (≥18 years) with IBD from one Belgian and eight Swedish hospitals in the COLLIBRI consortium. IBD diagnosis and classification was based on international criteria, according to the Montreal classification. Relative serum protein levels were assessed using proximity extension assay technology (Olink Proteomics, Uppsala, Sweden; inflammation panel). We adopted smoothly clipped absolute deviation penalized logistic regression models to discriminate CD and UC patients. Using fitted CD vs UC logistic models, we estimated probability scores of CD vs UC for each patient based on their serum protein profiles. Scores ranged from 0 to 1, where lower scores indicated a higher molecular resemblance to UC. We evaluated the performance using leave-one-out cross-validation and the area under the curve (AUC). Results Relative levels of 86 serum inflammatory proteins were available from 1,551 patients with IBD (CD, N=883; UC, N=639 and IBD-U, N=29) (Table 1). CD vs UC probability scores based on protein estimates for patients with UC, IBDU and different CD phenotypes (ileal CD, L1; colonic CD, L2; ileocolonic CD L3) are shown in Figure 1A. We observed a spectrum of IBD patients based on their CD vs CD probability scores with most pronounced differences between ileal CD and UC. Probability scores also differed significantly between colonic CD and ileal CD, but not between ileal and ileocolonic CD. The model performance to discriminate CD and UC yielded an AUC of 0.75. Restricting the samples to only one CD phenotype vs UC respectively resulted in the highest AUC for ileal CD (0.81), followed by ileocolonic CD (0.75) and colonic CD (0.65). Key proteins in the CD vs. UC model with higher protein estimates in UC were IL-17A, MMP10, FGF19. Contrary, CSF1, and SLAMF1, were higher in CD (Figure 1B). Conclusion Our results on inflammation related serum proteins advocate for a more nuanced classification of CD into ileal-predominant and colonic-predominant subtypes. Such stratification could advance our understanding of IBD pathophysiology and may provide guidance for future therapeutic approaches.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Crohn s and ColitisMême sujetInflammatory Bowel DiseaseTravaux en français237 207