Biomarker analysis from the phase 2b randomized placebo-controlled trial of riociguat in early diffuse cutaneous systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».