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Enregistrement W4391163610 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0075

DOP35 Spatial transcriptomics reveals cellular niches associated with histological inflammation in postoperative Crohn’s Disease

2024· article· en· W4391163610 sur OpenAlexaff
Robert Battat, Bruno Sangiorgi, Bryan Linggi, S Gui, Davide Torti, Michelle I. Smith, Saurabh Mehandru, Randy Longman, Dana J. Lukin, Ellen Scherl, L Qin, Christopher Ma, Wendy A. Teft, Niels Vande Casteele

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationCrohn's diseaseTranscriptomeDiseaseEcological nicheMedicineBiologyImmunologyPathologyEcologyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Postoperative Crohn’s disease (CD) recurs in ~70% of patients ≤1 year following ileocolonic resection (ICR), as observed endoscopically. Current understanding of molecular determinants underlying histological intestinal inflammation in patients with postoperative CD recurrence is minimal. To address this issue, we used advanced spatial transcriptomic analyses on intestinal biopsy samples with matched histological and endoscopic assessments from neoterminal ileum, anastomosis, and colon of patients with CD who had undergone colonoscopy following ICR. Methods Formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue biopsies from neoterminal ileum, anastomosis, and colon were prospectively collected from a 15-patient cross-sectional cohort with CD who underwent routine endoscopic assessment following ICR. Spatial transcriptomics was performed on samples using 10X Genomics Visium CytAssist Spatial Gene Expression for FFPE V2.0. Annotation of tissue regions of histologically active inflammation and classification of histologically inactive (Robarts Histopathology Index ≤3 with subscores of 0 for neutrophils in the lamina propria and epithelium) or active disease were performed by an expert gastrointestinal pathologist. R programming language was used for data analysis (Figure). Results Fourteen of the 43 (32.6%) FFPE biopsies had histological evidence of inflammation. Spatial transcriptomics clustering revealed a distinct transcriptional signature by the segregation of 4 clusters ("inflamed clusters") composed mostly (≥69%) of cells from samples defined by histologically active disease. Tissue regions identified as inflamed by expert pathologist annotation contributed to >46% of inflamed clusters’ composition and <15% of remaining clusters. Cell type decomposition and cellular niche analysis revealed immune (e.g., myeloid, T cells, and B cells) and epithelial cells in close proximity sharing a similar microenvironment in 3 inflamed clusters while the 4th cluster was composed of >90% epithelial cells. Differentially expressed genes from the inflamed clusters were similarly expressed across intestinal segments including inflamed anastomotic biopsies and were enriched for signalling pathways involving immune cells recruitment/activation, inflammatory signalling, extracellular matrix organisation, and oxidative stress response. Conclusion This is the first study to explore spatial transcriptomic signatures associated with histological inflammation in patients with postoperative CD recurrence. Our analysis revealed a spatial signature of cellular niches and signalling pathways arising upon histological inflammation, providing insight into therapeutic targets and biomarkers across anatomic locations and the anastomosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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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