Patient-derived organoid biobank identifies epigenetic dysregulation of intestinal epithelial MHC-I as a novel mechanism in severe Crohn’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epigenetic mechanisms, including DNA methylation (DNAm), have been proposed to play a key role in Crohn's disease (CD) pathogenesis. However, the specific cell types and pathways affected as well as their potential impact on disease phenotype and outcome remain unknown. We set out to investigate the role of intestinal epithelial DNAm in CD pathogenesis. DESIGN: We generated 312 intestinal epithelial organoids (IEOs) from mucosal biopsies of 168 patients with CD (n=72), UC (n=23) and healthy controls (n=73). We performed genome-wide molecular profiling including DNAm, bulk as well as single-cell RNA sequencing. Organoids were subjected to gene editing and the functional consequences of DNAm changes evaluated using an organoid-lymphocyte coculture and a nucleotide-binding oligomerisation domain, leucine-rich repeat and CARD domain containing 5 (NLRC5) dextran sulphate sodium (DSS) colitis knock-out mouse model. RESULTS: and cognate gene upregulation. Single-cell RNA sequencing of primary mucosal tissue and IEOs confirmed the role of NLRC5 as transcriptional transactivator in the intestinal epithelium. Increased mucosal MHC-I and NLRC5 expression in adult and paediatric patients with CD was validated in additional cohorts and the functional role of MHC-I highlighted by demonstrating a relative protection from DSS-mediated mucosal inflammation in NLRC5-deficient mice. MHC-I DNAm in IEOs showed a significant correlation with CD disease phenotype and outcomes. Application of machine learning approaches enabled the development of a disease prognostic epigenetic molecular signature. CONCLUSIONS: Our study has identified epigenetically regulated intestinal epithelial MHC-I as a novel mechanism in CD pathogenesis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».