P803 iGenoMed-MTT: A prospective multiomic study of response to molecularly targeted therapies in IBD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background No tools exist to individualize treatment selection in Inflammatory bowel disease (IBD) to optimize outcomes. We prospectively recruited patients prior to initiation of molecularly targeted (advanced) therapy (MTT) to identify predictive biomarkers of response and define pathways impacted by successful treatment. Methods Serum was collected before initiation of treatment in all patients, and at visit 1 (V1~16 wks) for a subset of patients. Serum samples were analyzed for >140 protein biomarkers (OLINK) and >1200 lipid metabolites. Whole exome sequencing and GWAS data was generated for all participants. Initial data outline proteomic data. Results Of the first 166 IBD patients analyzed, therapies initiated included TNF antagonists (n=85), ustekinumab (n=43), vedolizumab (n=28) and janus kinase inhibitors (n=10). Bio-naïve (n=96) and patients using baseline corticosteroids (n=77) were included. Sixty-three patients achieved remission. In TNF-antagonist initiations, serum TNF concentrations increased between baseline and V1 (p=4E-3), while it decreased for other MTTs (p=0.07). In bio-naïve patients, serum TNF concentration had a strong correlation with CXCL10 (r=0.58, P=3E-10). From the Principal Component Analysis of analytes correlated to TNF in bio-naïve patients, we built a proxy for the level of active TNF. At baseline, compared to TNF antagonist naïve patients, significantly higher serum TNF concentrations existed in patients with prior TNF-antagonist exposure >1-month post-cessation and a markedly high TNF concentration with cessation <1 month prior to baseline (p< 2E-16). In patients with prior TNF-antagonist exposure, serum TNF concentrations did not correlate with other cytokines (incl. CXCL10). In these patients, elevated serum TNF were found at V1, suggesting accumulation of inactive (complexed) TNF with treatment. A similar pattern was observed for IL-12 after ustekinumab treatment (elevated serum IL-12 with recent ustekinumab (p= 8E-13), large increase in IL-12 after ustekinumab (p=9E-5)). Reduced IL-12 concentrations existed in current corticosteroid users, compared to previous users and those who never used (p=4E-8). In baseline samples in bio-naive patients prior to therapy initiation, serum concentrations of six analytes provided a discriminant model of corticosteroid use, whith an area under (AUC) the receiver operation characteristic (ROC) curve showed excellent discrimination (AUC=0.91). Conclusion These data uniquely characterize proteomic data in patients with various advanced therapies and will enable development of predictive panels. Unique availability of multiple therapies linked to longitudinal proteomic data may allow personalized panels for treatment selection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».