Anti-TNF therapy for inflammatory bowel disease in patients with neurodegenerative Niemann-Pick disease Type C
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Blockade of tumour necrosis factor (anti-TNF) is effective in patients with Crohn’s Disease but has been associated with infection risk and neurological complications such as demyelination. Niemann-Pick disease Type C1 (NPC1) is a lysosomal storage disorder presenting in childhood with neurological deterioration, liver damage and respiratory infections. Some NPC1 patients develop severe Crohn’s disease. Our objective was to investigate the safety and effectiveness of anti-TNF in NPC1 patients with Crohn’s disease. Methods: Retrospective data on phenotype and therapy response were collected from patients with genetically confirmed NPC1 defects and intestinal inflammation. We investigated TNF secretion in peripheral blood mononuclear cells treated with NPC1 inhibitor in response to bacterial stimuli. Results: NPC1 inhibitor treated PBMCs show significantly increased TNF production after lipopolysaccharide or bacterial challenge providing a rationale for anti-TNF therapy. We identified 5 NPC1 patients with CD-like intestinal inflammation treated using anti-TNF therapy (mean age of onset 8.6 years, mean treatment length 27.2 months, overall treatment period 11.3 patient years). Anti-TNF therapy was associated with reduced gastrointestinal symptoms with no apparent adverse neurological events. Therapy improved intestinal inflammation in 4 patients. Conclusion: Anti-TNF therapy appears safe in patients with NPC1 and is an effective treatment strategy for the management of intestinal inflammation in these patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».