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Enregistrement W7113898855 · doi:10.3748/wjg.v31.i46.113172

Serum C-X-C motif chemokine ligand 9, interleukin 8, and interleukin 22 as key biomarkers in pediatric inflammatory bowel disease

2025· article· en· W7113898855 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCXCL1Interleukin 22ChemokineCXCL9InterleukinInflammatory bowel diseaseInterleukin 11Interleukin 15Inflammatory Bowel Diseases

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND The diagnosis of inflammatory bowel disease (IBD) involves clinical, endoscopic, and radiologic evaluation. Endoscopic procedures, particularly in pediatrics, require general anesthesia and carry potential risks. AIM To investigate whether serum biomarkers can differentiate between pediatric patients with and without IBD. Secondary objectives included identifying biomarkers that distinguish Crohn’s disease (CD) from ulcerative colitis (UC) and assessing their predictive value for progression to biologic therapy. METHODS Pediatric patients undergoing diagnostic colonoscopy at British Columbia Children’s Hospital between December 2017 and June 2022 were enrolled. Blood samples were collected at colonoscopy, and demographic clinical data, laboratory, and histopathologic evaluation were obtained. An exploratory screen of 50 biomarkers was undertaken in a subset of patients (54 IBD, 41 controls) using LegendplexTM flow cytometry kits to identify candidates. A refined panel of 12 serum biomarkers was subsequently selected and a supervised learning model was developed to classify patients. RESULTS The study included 246 pediatric patients, who had a median age of 13.03 years and were 37.4% female (103 CD, 52 UC, 91 controls). In univariate analyses, C-X-C motif chemokine ligand 9 (CXCL9) was the only biomarker significantly elevated in IBD vs controls (P < 0.001). A multivariable model achieved an area under the receiver operating characteristic of 0.861 for distinguishing IBD from controls. Interleukin 8 (IL-8) emerged as a key biomarker alongside CXCL9 and IL-22 in the model. The random forest model identified CXCL9 with the greatest diagnostic accuracy (area under the curve [AUC] = 0.81), followed by IL8 and IL22 (AUC = 0.737 and 0.68, respectively). CXCL9 and IL-18 showed higher levels in CD (P = 0.016), whereas CXCL1 levels predicted progression to biologic therapy within 1 year (P = 0.039). However, the model did not effectively predict disease subclassification or progression to biologic therapy. CONCLUSION Serum biomarkers, particularly CXCL9, IL-8, and IL-22, can aid in the diagnosis of pediatric IBD. CXCL9 and IL18 were found to be significant predictors of CD, and CXCL1 differed between patients requiring biologic therapy vs those who did not.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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