Candidate Biomarkers for Response to Treatment in Psoriatic Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether biologic therapy alters serum C-X-C motif chemokine ligand 10 (CXCL10), matrix metalloproteinase 3 (MMP3), S100 calcium-binding protein A8 (S100A8), acid phosphatase 5 (ACP5), and C-C motif chemokine ligand 2 (CCL2) levels in patients with psoriatic arthritis (PsA) and cutaneous psoriasis without arthritis (PsC), and whether baseline levels of these proteins predict response to treatment for PsA. METHODS: We included (1) patients with PsA taking tumor necrosis factor inhibitors (TNFi), interleukin 17 inhibitors (IL-17i), methotrexate (MTX), and those who were untreated with bDMARDs or csDMARDs; (2) patients with PsC taking bDMARDs; and (3) matched patients with PsC who were not treated with bDMARDs or csDMARDs. Serum samples at baseline and at the 3- to 6-month follow-up visit were retrieved from the biobank. Protein levels were quantified using a Luminex multiplex assay. We compared follow-up vs baseline protein levels within groups and change in levels between groups. For the predictive potential of the biomarkers, we developed logistic regression classification models. Response to treatment was defined as (1) achieving low disease activity or remission (according to the Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis); (2) ≥ 75% reduction in Psoriasis Area and Severity Index; and (3) ≥ 50% reduction in actively inflamed joint count. RESULTS: < 0.05). There were no significant differences between treated or untreated patients with PsC. Baseline levels of CXCL10, MMP3, S100A8, and ACP5 had good predictive value (area under the curve > 0.80) for response to biologics in patients with PsA. CONCLUSION: Treatment with biologics and MTX affect serum CXCL10, MMP3, S100A8, ACP5, and CCL2 levels in patients with PsA. MMP3, S100A8, ACP5, and CXCL10 have potential use as serum biomarkers to predict response to treatment for PsA.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».