A158 APPLYING MACHINE LEARNING FOR PREDICTING TREATMENT RESPONSE TO VEDOLIZUMAB IN PEDIATRIC IBD BY SERUM METABOLOMICS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vedolizumab (VDZ) is effective to induce remission in children with Crohn disease (CD) and ulcerative colitis (UC), but effectiveness varies. Metabolites produced by interactions between intestinal microbiota and host metabolic processes can be useful to identify metabolome signatures that may preferentially favor response to a specific therapeutic class. Therefore, metabolomic studies can potentially inform precision medicine in Inflammatory Bowel Diseases (IBD). Aims This study aimed to apply machine learning to assess metabolites as potential predictors for forecasting the response to VDZ treatment. Methods VedoKids is a multicenter, prospective, observational cohort study, designed to report the effectiveness and safety of VDZ. Children aged 0-18 years, diagnosed with IBD, who initiated VDZ treatment at any stage of their condition, were subjected to comprehensive assessments at the onset and subsequently at 2, 6, 14, 30, 54 weeks and thereafter. Detailed demographic, clinical, and safety information was meticulously recorded in a prospective manner throughout the study period. Metabolomic profiling was conducted in serum at three time points: baseline, 14 weeks, and 30 weeks. Metabolites were identified using a quantitative metabolomics approach utilizing DI/LC-MS/MS technology for the analysis of serum samples. We constructed a learning algorithm to predict treatment response to identify the most relevant serum metabolites subset. The algorithm consisted of a Random Fores (RF) model and maximum relevance minimum redundancy (mRMR) feature selection. Response was defined as decrease of ≥20 points in PUCAI or >20 points in wPCDAI and clinical remission as PUCAI<10 or wPCDAI<12.5. Results We were able to train different RF models using clinical, pre-treatment, and serum metabolite data. Results for the experiment performed with CD patients at week 14 shows an AUC = 0.95 with N-Acetyl-Aspartic acid, Fumaric acid, and Glutamine scoring among the features with highest predictive importance. Results for the experiment performed with UC patients at week 30 shows an AUC = 0.81 with Isoleucine, Malic acid, and N-Acetyl-Glutamic acid scoring among the features with highest predictive importance. Conclusions Our results suggest that it is possible to produce predictor capable of predicting response to VDZ treatment using clinical and metabolome data in children with IBD. Importantly, some of the identified metabolites have been previously associated with IBD pathophysiology. Funding Agencies CIHR
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».