Relationship between theratyping in nasal epithelial cells and clinical outcomes in people with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Background In people with cystic fibrosis (pwCF), human nasal epithelial cell (HNEC) cultures can be used to assess response to CF transmembrane conductance regulator (CFTR) modulators. However, thresholds of in vitro responses that predict clinical benefit remain poorly understood. In this study we describe the concordance between in vitro response in HNECs and clinical outcomes in pwCF harbouring the F508del variant, treated with either lumacaftor/ivacaftor, tezacaftor/ivacaftor or elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor. Methods Response of HNECs to CFTR modulators was assessed by CFTR-mediated chloride current stimulated by forskolin or inhibited by CFTRinh-172 in both pwCF and healthy controls. Clinical response was defined as change in forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ), lung clearance index (LCI), sweat chloride or respiratory domain of the Cystic Fibrosis Questionnaire-Revised (CFQ-R) between baseline and within 3 months after the start of modulator treatment. Results In 58 unique in vitro –clinical pairs, in vitro measures of functional rescue correlated with changes in FEV 1 , LCI and sweat chloride, but not CFQ-R. The concordance between in vitro response and clinical outcomes was highest when a composite outcome was used. For example, an in vitro response of 10% of healthy controls had positive and negative predictive values of 90.5% and 100%, respectively, for a clinical response in either FEV 1 , LCI or sweat chloride. Conclusions We identified thresholds of nasal epithelial cell theratype response in pwCF to predict clinical benefit from CFTR modulator therapy. The utility of this therapy testing platform to predict a clinical response improves when multiple clinical outcome measures are combined.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».