Integrative immunology identified interferome signatures in uveitis and systemic disease-associated uveitis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Uveitis accounts for up to 25% of global legal blindness and involves intraocular inflammation, classifed as infectious or non-infectious. Its complex pathophysiology includes dysregulated cytokines, particularly interferons (IFNs). However, the global signature of type I, II, and III interferon-regulated genes (Interferome) remains largely uncharacterized in uveitis. Methods: In this study, we conducted an integrative systems biology analysis of blood transcriptome data from 169 non-infectious uveitis patients (56 isolated uveitis, 113 systemic disease-associated uveitis) and 82 healthy controls. Results: Modular co-expression analysis identified distinct cytokine signaling networks, emphasizing interleukin and interferon pathways. A meta-analysis revealed 110 differentially expressed genes (metaDEGs) in isolated uveitis and 91 in systemic disease-associated uveitis, predominantly linked to immune responses. The Interferome database confirmed a predominance of type I and II IFN signatures in both groups. Pathway enrichment analysis highlighted inflammatory responses, including cytokine production (IL-8, IL1-β, IFN-γ, β, and α) and toll-like receptor signaling (TLR4, TLR7, TLR8, CD180). Principal component analysis emphasized the IFN signature's discriminative power, particularly in systemic disease-associated uveitis. Machine learning identified IFN-associated genes as robust predictors, while linear discriminant analysis pinpointed CCR2, CD180, GAPT, and PTGS2 as key risk factors in isolated uveitis and CA1, SIAH2, and PGS in systemic disease-associated uveitis. Conclusion: These findings highlight IFN-driven imune dysregulation and potential molecular targets for precision therapies in uveitis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».