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Enregistrement W4391162944 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0193

P063 Interleukin-8 mucosal transcript as predictor of response to Vedolizumab treatment in Ulcerative Colitis: preliminary results from a prospective study

2024· article· en· W4391162944 sur OpenAlexaboutno aff
A. Bota, Ahmed Musa, M C Dinu, Adrian Săftoiu, Mohamed Bashir Musa, S. Coman, Maria Dobre, Elena Milanesi, Cristian Tieranu

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-clésVedolizumabMedicineUlcerative colitisInternal medicineInflammatory bowel diseaseGastroenterologyColonoscopyColitisClinical trialDiseaseColorectal cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Vedolizumab (VDZ) is a safe, well tolerated and efficient biologic agent used for the treatment of inflammatory bowel disease (IBD), as confirmed by phase 3 randomised controlled trials. However, primary non-response and secondary loss-of-response to VDZ represent a clinically significant problem. The objectives of the present study are to assess the differences in mucosal gene expression profiles of patients with Ulcerative Colitis (UC) prior to VDZ initiation and to identify transcriptomic biomarkers capable of discriminating responders and non-responders to VDZ treatment. Methods Mucosal samples were collected during colonoscopy from patients with UC prior to VDZ initiation. The minimum extension of disease for study inclusion was left-sided colitis (E2 Montreal), and patients had at least moderate flare of clinical activity based on the total Mayo Score. Patients were dichotomized based on clinical response at week 10 in responders and non-responders. Clinical response at week 10 was defined as a decrease with >50 percent for both rectal bleeding score and stool frequency score according to the latest STRIDE-II recommendations for short-term targets. A commercially available panel of primers for 84 genes associated with IBD were assessed on mucosal samples through quantitative PCR. Results Eight patients with previous failure to anti-TNF agents, were sampled prior to VDZ initiation. We identified 3 responders and 5 primary non-responders at week 10 after VDZ treatment initiation. We found 15 genes up-regulated in non-responders compared to responders with a trend towards statistical significance (p=0.057). The highest fold-change was obtained for CXCL8. Conclusion We identified 15 mucosal transcripts differentially expressed in VDZ primary non-responder UC patients. Of those, the highest fold change was observed for CXCL8. Enlarging the cohort might contribute to achievement of statistical significance for the data presented. CXCL8 up-regulation seems to predict lack of response to VDZ treatment and represents an interesting future therapeutic target in UC.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,256 · 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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