Identifying Potential Targets for the Interception of Inflammatory Bowel Disease: Toward Precision Prevention
Notice bibliographique
Résumé
There is growing recognition that inflammatory bowel disease (IBD), including Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), is preceded by a prolonged preclinical phase marked by subtle but measurable changes in the immune system, gut microbiome, and epithelial barrier function. These early alterations, often detectable years before diagnosis, offer a window of opportunity for disease interception. In this review, we examine the current evidence for environmental, microbial, and molecular factors that may contribute to the initiation of IBD, with a particular focus on modifiable risk pathways. We discuss preventive strategies across different levels of risk-from lifestyle and environmental interventions in the general population to more targeted approaches in individuals with familial predisposition, such as first-degree relatives. We also highlight recent findings on emerging biomarkers, including anti-flagellin antibodies, anti-GM-CSF autoantibodies, glycome, and integrin-targeted immune responses, that could guide precision prevention efforts. While most evidence to date has focused on CD, we also review preclinical insights relevant to UC. As the field moves toward earlier identification of at-risk individuals, the concept of "precision prevention"-matching interventions to individual risk and biology-may ultimately shift the paradigm of IBD care from treatment to prevention.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».