P0021 Long non-coding RNAs as predictors of response to anti-TNF therapy in Ulcerative Colitis patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Long non-coding RNAs (lncRNAs) are transcripts with more than 200 nucleotides that modulate molecular mechanisms in several ways, including epigenetic modification, transcription, post-transcription, translation, and post-translation. We have recently demonstrated the involvement of lncRNAs in the pathogenesis of inflammatory bowel disease (IBD) and their role in the accurate diagnosis of IBD patients 1,2. In this study, we aim to determine the potential of lncRNAs in predicting the response of ulcerative colitis (UC) patients to anti-TNF-α therapy. Methods Twenty-two UC patients who were naïve to Adalimumab biosimilar, CinnoRa enrolled in this prospective cohort study. Colonic tissue samples were collected at baseline and week 14 after treatment. Based on our previous reports, a list of important lncRNAs in IBD pathogenesis was prepared and their expression was evaluated by qRT-PCR. Machine learning algorithms were applied to evaluate the predictive potentiality of lncRNAs in differentiating UC non-responders (UCN) from UC Responders (UCR) at baseline. Results Among analyzed lncRNAs, significant dysregulation of H19 and TUG1 was observed in UCNs compared to UCRs before receiving anti-TNF therapy. Interestingly, this difference between the two patient groups was still detected in the 14th week after treatment. Machine learning algorithm results and receiver operating characteristic curve analysis demonstrated that these two lncRNAs could appropriately discriminate UCN patients from UCR with more than 90% accuracy and AUC > 0.8. Conclusion We concluded that expression profiles of lncRNAs are different in pretreatment lesions of UC patients before receiving anti-TNF therapy. Importantly, lncRNAs are involved in the distinctive molecular response of UC patients to anti-TNF monoclonal antibodies. Furthermore, H19 and TUG1 can serve as biomarkers in predicting the response of UC patients to anti-TNF therapy at baseline. References 1. 2. Heydari R, Karimi P, Meyfour A. Long non-coding RNAs as pathophysiological regulators, therapeutic targets and novel extracellular vesicle biomarkers for the diagnosis of inflammatory bowel disease. Biomed Pharmacother. Jul 2024;176:116868. doi:10.1016/j.biopha.2024.116868
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».