Serum proteomic and metabolomic analyses from patients with <scp>IBD</scp> identify biological pathways associated with treatment success with anti‐integrin therapy
Notice bibliographique
Résumé
Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC) are chronic inflammatory diseases of the gastrointestinal tract believed to arise from an imbalance between its epithelial, immune and microbial components. It has been shown that biological differences (e.g. genetic, epigenetic, microbial, environmental) exist between patients with IBD. It is also known that there is important heterogeneity in the response to therapies that target very specific biological pathways (e.g. TNF-alpha signaling, IL-23R signaling, immune cell trafficking). The aim of this study was to identify potential biological differences associated with differential treatment response to the anti α4β7 integrin therapy known as vedolizumab. We performed targeted analyses of > 150 proteins and metabolites, and nontargeted analyses of > 1100 lipid entities in serum samples from 92 IBD patients (42 CD, 50 UC) immediately prior to initiation of therapy with vedolizumab (baseline samples) and at their first clinical assessment (week 14 samples). We detected that the baseline levels of multiple serum cytokines, amino acids, acylcarnitines and triglycerides were different between responders and nonresponders to treatment with vedolizumab. We also noted changes in serum analytes between baseline and week 14 samples that were different between these two groups of patients. Many of these serum analytes are markers of biological pathways that are involved in the activation, proliferation and metabolism of pro-inflammatory cells. This study provides support for the hypothesis that biological differences between individuals not only impact the risk to develop IBD and IBD-related clinical phenotypes but also an IBD patient's likelihood of responding to a biological therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».