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Enregistrement W4391610449 · doi:10.1093/bjd/ljad498.059

563 - Dupilumab improves skin lipid composition in atopic dermatitis irrespective of patient filaggrin (<i>FLG</i>) mutation status

2024· article· en· W4391610449 sur OpenAlexaff
Evgeny Berdyshev, Elena Goleva, Anna-Sofia Bronoff, Brittany Richers, Shannon Garcia, Marco Ramírez-Gama, Patricia A. Taylor, Robert Bissonnette, Joseph Zahn, Inoncent Agueusop, Shantanu Bafna, Mark Boguniewicz, Annie Zhang

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensInnovaderm (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilaggrinAtopic dermatitisDupilumabDermatologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction/Background Type 2 inflammatory cytokines interleukin 4 (IL-4) and IL-13 play an important role in skin barrier disruption in atopic dermatitis (AD). Filaggrin and ceramides play a crucial role in skin barrier integrity. Loss of function mutations in the FLG gene are associated with the impaired skin barrier function and more severe AD.1,2 FLG mutations only affect a minority of AD patients; however, increased IL-4 and IL-13 cytokines are a common cause of reduced filaggrin expression in patients with AD, independent of FLG genotype. Objectives To explore whether dupilumab treatment improves skin barrier function in patients with or without FLG mutations. Methods In the BArrier function and LIpidomics STudy in Atopic Dermatitis (BALISTAD; NCT04447417), a 16-week study in patients with AD aged 12 to 65 years, adult patients with AD received dupilumab 300 mg every 2 weeks; adolescent patients with AD received dupilumab 200 mg every 2 weeks if their baseline weight was <60 kg and 300 mg if ≥60 kg. FLG mutations were evaluated in DNA from blood samples of consenting patients with AD and healthy volunteers. Transepidermal water loss (TEWL) was assessed longitudinally after 5 skin tape strippings (STS) from AD lesions (n = 26) and from the skin of healthy participants (n =26) (age: 12 to 63 years) over a 16-week course of dupilumab treatment. Quantitative N(C18)S-ceramide analysis of STS samples collected on Days 1, 15, 29, 57, and 85, and at Week 16 from AD lesions and from the skin of healthy participants was performed using liquid chromatography tandem mass spectrometry. Results At baseline, mean TEWL after 5 STS (TEWL5) was significantly higher in AD lesional skin than healthy skin (p<0.0001). The mean TEWL5 in AD lesions in subjects with FLG mutations (n = 6/19) was significantly higher at baseline than in AD subjects without mutations (P < 0.0001). Dupilumab treatment significantly reduced TEWL5 in AD lesional skin as early as Week 2 with a progressive decrease through Week 16 (P < 0.0001). Reduction in mean TEWL5 was similar from Week 2 to Week 16 in AD patients with and without FLG mutations. At Week 16, TEWL5 was comparable to healthy skin in the lesional skin of AD patients with and without FLG mutations (P > 0.05). AD skin lesions had increased levels of N(C18)S-ceramides at baseline (P < 0.0001); but no differences were noted in subjects with or without FLG mutations (P > 0.05). Dupilumab treatment significantly reduced levels of N(C18)S-ceramides in AD lesional skin as early as Week 2 with a progressive decrease through Week 16 (P < 0.0001). Dupilumab treatment decreased levels of N(C18)S-ceramides in STS samples similarly in subjects with and without FLG mutations from Week 2 to Week 16. Conclusions Dupilumab treatment normalizes TEWL5 and decreases levels of N(C18)S-ceramides in AD lesional skin of subjects with and without FLG mutations.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,247
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
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