A distinct serum metabolic signature outperforms C-reactive protein as a non-invasive marker for monitoring disease activity in Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Achieving deep remission, such as e.g. histo-endoscopic remission, is a key objective in inflammatory bowel disease (IBD). However, this metric depends on invasive procedures that are impractical in routine care, whereas current non-invasive blood biomarkers demonstrate only limited correlation with disease activity. Objective We used serum metabolomics to identify blood-based signatures that comprehensively assess disease activity. Design Serum was collected from HC (n=195), UC (n=183; Kiel, discovery), UC (n=52; Leuven, validation) and CD (n=98; Kiel) cohorts alongside composite assessment of disease activity using endoscopic, clinical, biochemical, and histopathological criteria. Targeted metabolomics was performed with the Biocrates MxP Quant 500(XL) kit. Statistical analysis involved principal component analysis (PCA), linear mixed models (LMM), generalised estimating equation (GEE) and ML (logistic, LASSO regression). Results We identified numerous serum metabolites predominantly related to amino acid, bile acid and lipid metabolism that differed significantly between HC and inactive or active UC/CD. Among those, increased beta-alanine and Hex2Cer(d18:1/16:0) accompanied by diminished tryptophan and histidine distinguished active from inactive UC as well as HC from active IBD across several disease activity definitions. Combining those metabolites better estimated disease activity than C-reactive protein (CRP). Lastly, prior to initiation of advanced therapy, baseline metabolites and LASSO-selected combinations thereof exhibited limited ability to predict remission. Conclusion Serum metabolomics distinguished IBD from HC and inactive from active disease, with a four-metabolite panel outperforming CRP in comprehensively assessing disease activity. Despite restricted predictive performance, our findings underscore the value of serum metabolomics in elucidating IBD pathophysiology and improving disease monitoring. What is already known on this topic Serum metabolomics reveal systemic immunometabolic alterations in IBD, but prior studies lack composite disease activity measures and independent validation. What this study adds Cross-cohort analysis of comprehensively assessed disease activity revealed metabolic signatures that distinguish IBD from HC and inactive from active disease states, with superior discriminatory power compared to CRP. However, baseline metabolites exhibit limited ability to predict outcomes. How this study might affect research, practice or policy Our findings highlight both the potential and current constraints of serum metabolomics for clinical application, emphasizing the need for standardized, longitudinal, and multi-cohort studies to enable reproducible biomarker discovery in IBD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».