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Enregistrement W4392626511 · doi:10.1093/rheumatology/keae150

Biomarker analysis from the phase 2b randomized placebo-controlled trial of riociguat in early diffuse cutaneous systemic sclerosis

2024· article· en· W4392626511 sur OpenAlexaff
Dinesh Khanna, Frank Kramer, Josef Höfler, Mercedeh Ghadessi, Peter Sandner, Yannick Allanore, Christopher P. Denton, Masataka Kuwana, Marco Matucci‐Cerinic, Janet Pope, Tatsuya Atsumi, Radim Bečvář, László Czirják, Ellen De Langhe, É. Hachulla, Tomonori Ishii, Osamu Ishikawa, Sindhu R. Johnson, Valeria Riccieri, Elena Schiopu, Richard M. Silver, Vanessa Smith, Chiara Stagnaro, Virginia Steen, Wendy Stevens, Gabriella Szűcs, Marie‐Elise Truchetet, Melanie Wosnitza, Oliver Distler

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai HospitalWestern University
Organismes subventionnairesChugai PharmaceuticalCilagItalfarmacoMitsubishi Tanabe Pharma CorporationAstellas Foundation for Research on Metabolic DisordersOtsuka PharmaceuticalBERLIN-CHEMIEMedacFonds Wetenschappelijk OnderzoekSeagenArgenxGalápagosGenentechVlaamse regeringHorizon TherapeuticsNippon ShinyakuAbbVieGlenmark PharmaceuticalsAcceleronEli Lilly JapanImmune Tolerance NetworkAlexion PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeBayerGilead SciencesSanofiMerckGlaxoSmithKlineAmgenActelion PharmaceuticalsPfizerAstellas PharmaEisaiIkariaCSL BehringAstraZenecaOno PharmaceuticalEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésRiociguatMedicinePlaceboBiomarkerScleroderma (fungus)Internal medicineRandomized controlled trialSystemic sclerodermaOncologyDiseasePathologyChronic thromboembolic pulmonary hypertensionPulmonary hypertension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine disease and target engagement biomarkers in the RISE-SSc trial of riociguat in early diffuse cutaneous systemic sclerosis and their potential to predict the response to treatment. METHODS: Patients were randomized to riociguat (n = 60) or placebo (n = 61) for 52 weeks. Skin biopsies and plasma/serum samples were obtained at baseline and week 14. Plasma cyclic guanosine monophosphate (cGMP) was assessed using radio-immunoassay. α-Smooth muscle actin (αSMA) and skin thickness were determined by immunohistochemistry, mRNA markers of fibrosis by qRT-PCR in skin biopsies, and serum CXC motif chemokine ligand 4 (CXCL-4) and soluble platelet endothelial cell adhesion molecule-1 (sPECAM-1) by enzyme-linked immunosorbent assay. RESULTS: By week 14, cGMP increased by 94 (78)% with riociguat and 10 (39)% with placebo (P < 0.001, riociguat vs placebo). Serum sPECAM-1 and CXCL-4 decreased with riociguat vs placebo (P = 0.004 and P = 0.008, respectively). There were no differences in skin collagen markers between the two groups. Higher baseline serum sPECAM-1 or the detection of αSMA-positive cells in baseline skin biopsies was associated with a larger reduction of modified Rodnan skin score from baseline at week 52 with riociguat vs placebo (interaction P-values 0.004 and 0.02, respectively). CONCLUSION: Plasma cGMP increased with riociguat, suggesting engagement with the nitric oxide-soluble guanylate cyclase-cGMP pathway. Riociguat was associated with a significant reduction in sPECAM-1 (an angiogenic biomarker) vs placebo. Elevated sPECAM-1 and the presence of αSMA-positive skin cells may help to identify patients who could benefit from riociguat in terms of skin fibrosis. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov, NCT02283762.

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)0,003
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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