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Enregistrement W4416912304 · doi:10.2147/jaa.s547949

Early Detection of Asthma: Exploring Inflammatory Biomarkers in Symptomatic Adults with Normal Spirometry

2025· article· en· W4416912304 sur OpenAlexafffundabout
Jérémy Laroche, Marie‐Ève Boulay, Ariane Lechasseur, Jakie Guertin, Louis‐Philippe Boulet, Céline Bergeron, Catherine Lemière, M. Diane Lougheed, Katherine L. Vandemheen, Mathieu C. Morissette, Shawn D. Aaron, Andréanne Côté

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma and Allergy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensOttawa HospitalQueen's UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité LavalVancouver General HospitalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalUniversité Laval
Mots-clésSpirometryAsthmaPathophysiologyAirwayBiomarkerRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: We previously showed that individuals without a prior history of asthma, presenting with unexplained respiratory symptoms and normal spirometry, may exhibit airway hyperresponsiveness and underlying eosinophilic (T2) inflammation, features suggestive of undiagnosed early-stage asthma. Improving our understanding of the inflammatory processes that contribute to asthma onset is essential, as it may ultimately lead to earlier detection, timely intervention and improved long-term outcomes. Purpose: This study aimed to evaluate several key inflammatory biomarkers in this well-characterized population and examine their associations with clinical presentation to identify early signs of asthma. Patients and Methods: This retrospective, observational cohort sub-study included Canadian adults with respiratory symptoms and normal pre- and post-bronchodilator spirometry. Demographics and clinical data were extracted from study files. Plasma and serum levels of biomarkers associated with T2 airway inflammation and epithelial shedding, including IL-4, IL-5, IL-13, IL-25, IL-33, eotaxin, eotaxin-3, TARC, periostin and TNF-α, were measured using ELISA and multiplex electrochemiluminescent assays. Airway hyperresponsiveness was defined as a PC 20 < 16 mg/mL, and T2 airway inflammation as sputum eosinophils > 2% and/or FeNO > 25 ppb. Results: Among 128 adults (mean age ±SD: 58.0 ± 13.9 years, 52% women), 45 (35%) had T2 airway inflammation. Most biomarker levels were low or undetectable, with substantial inter-individual variability. No significant differences in biomarker levels were observed between individuals with and without airway hyperresponsiveness or T2 airway inflammation. Eotaxin levels negatively correlated with post-bronchodilator FEV 1 /FVC ratio (r=− 0.18, P=0.0433), and eotaxin-3 positively correlated with FeNO (r=0.18, P=0.0482). Conclusion: This panel of clinically accessible T2 biomarkers may not reliably reflect early pathophysiological signs of asthma in symptomatic adults with normal spirometry. Longitudinal follow-up of this cohort, along with the integration of airway sampling, may provide further insight into the role of these biomarkers in asthma development and progression. Plain Language Summary: Asthma is a common lung disease characterized by inflammation in the airways. Although inflammation is the body’s natural response to harmful triggers, in asthma it becomes exaggerated and persistent. Over time, this can lead to structural and functional changes in the airways, causing symptoms like coughing, wheezing, and shortness of breath. Diagnosing asthma in its early stages can be difficult, as symptoms are often mild and lung function tests may appear normal. As a result, asthma may go undetected, delaying treatment, and increasing the risk of severe respiratory events and hospitalizations. Certain molecules in the blood, called “biomarkers”, can reflect the biological processes involved in asthma, especially in more advanced stages. However, it is unclear whether these same biomarkers can help detect asthma earlier in the process—before it becomes detectable through standard lung function tests. In this study, we measured several inflammatory biomarkers in the blood, including key molecules like IL-4, IL-5, eotaxin, eotaxin-3, and others, and examined their relationship with clinical presentation in adults with unexplained respiratory symptoms and normal lung function tests results. Most biomarkers were either found at low levels or not detected at all. We found no clear differences in biomarker levels between individuals with and without signs of airway inflammation. Only two biomarkers, eotaxin and eotaxin-3, showed weak but statistically significant associations with certain clinical parameters. These findings suggest that blood tests using this panel of biomarkers may not reliably detect early signs of asthma in this at-risk population. Keywords: asthma, diagnosis, airway inflammation, biomarkers, cytokines, chemokines

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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