Effects of benralizumab on serum biomarkers and biomarker response after shifting from mepolizumab to benralizumab in eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Asthma, eosinophilia, and vasculitis are key features of EGPA. This study explored the effects of treatment on the serum proteome in EGPA, utilising samples from the 52-week double-blind (DB) period and Year 1 of the open-label extension (OLE) from the MANDARA study ( NCT04157348 ). Methods: Upon completion of the DB period, patients could enter the OLE, where they continued benralizumab (benra/benra; n=66) or switched from mepolizumab to benralizumab (mepo/benra; n=62). Serum samples at Week 0 (before treatment), 4, 48, 52, 76 and 100 were analysed for 3072 proteins using Olink® Explore. Differential protein expression was assessed by linear regression and mixed models. Gene set enrichment analysis was performed at the protein level using pathway annotations from Metabase v22.3.7. Results: We previously showed during the DB period, 6 eosinophil-related proteins (IL-5Rα, eotaxin-1, eotaxin-2, galectin-10, MBP, and MBP-2) were differentially expressed over time between treatment arms, (false discovery rate 5%). During the OLE, the effect on these 6 proteins was similar in both groups, with levels in the mepo/benra group changing to align with the effect seen with benralizumab during the DB period. A hypothesis-free analysis of proteins changing in the mepo/benra group compared with the benra/benra group during the OLE, re-identified 4/6 proteins and identified 1 more, RNASE3, a marker of eosinophil activation. Conclusion: Benralizumab-specific effects on the differentially expressed proteins were replicated during the OLE in the group switching from mepolizumab to benralizumab treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».