Correlation Between Interferon Response Gene Score and Disease Activity in Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Type 1 interferons (IFNs) have been identified as potentially important measures of disease activity in juvenile dermatomyositis (JDM). An IFN response gene (IRG) score has been defined using NanoString technology and appears to correlate with disease activity in cross-sectional samples of patients with JDM. This study aimed to determine if there is evidence of a correlation between disease activity and IRG score in patients with JDM, both early in the disease course and longitudinally. Methods All patients attending the JDM clinic at The Hospital for Sick Children (SickKids), in Toronto, Canada, were approached to enroll in the Childhood Arthritis and Rheumatic Diseases (CARD) biobank. We identified patients with a diagnosis of JDM, enrolled between January 2015 and June 2022. NanoString IRG score was calculated from extracted RNA. The modified Disease Activity Score was calculated based on clinical data collected prospectively through SickKids’s JDM registry. Spearman correlation was calculated using all enrollment visit samples, and linear mixed model regression was used for subjects with multiple samples. Results Forty-three subjects with 87 biosamples were identified, including 18 treatment-naïve subjects. Spearman correlation at the enrollment visit was strong ( r s 0.78) with similar results seen in the treatment-naïve cohort ( r s 0.63). This relationship persisted over time, with linear mixed modeling of the treatment-naïve cohort showing β coefficient for the IRG score of 0.004 with P < 0.001. Conclusion This study shows evidence of a significant correlation between IRG score and disease activity, which is maintained over time. This highlights the potential for IRG score to be an important biomarker in JDM.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».