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Enregistrement W7120795081

Expression of circulating microRNAs in patients with Crohn's disease and Ulcerative Colitis

2020· dissertation· pt· W7120795081 sur OpenAlexaboutno aff
Carina de Fátima [UNESP] De Síbia

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2020
Typedissertation
Languept
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlcerative colitismicroRNADiseaseColitisTaqManInflammatory bowel disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: As doenças inflamatórias intestinais são doenças crônicas representadas principalmente pela Doença de Crohn (DC) e Retocolite Ulcerativa (RCU). A DC caracteriza-se por focos de inflamação transmural que podem afetar qualquer segmento do trato gastrointestinal (TGI).Pode ser classificada em tipo inflamatório, estenosante ou penetrante/fistulizante. Na RCU, a doença é caracteristicamente restrita à superfície da mucosa e submucosa. Os mecanismos envolvidos na patogênese de ambas as doenças ainda são desconhecidos. Ressaltamos a importância de mecanismos de regulação gênica, em particular os microRNAs (miRNAs) que estão envolvidos em processos biológicos importantes, e têm sido evidenciados como biomarcadores com potencial utilidade clínica no diagnóstico, determinação do prognóstico e tratamento dos pacientes. Objetivo: Identificar miRNAs circulantes com expressão significativamente alterada no plasma de pacientes com DC ou RCU, comparando os pacientes respondedores vs. não respondedores ao tratamento. Metodologias: Foram coletadas amostras de plasma de pacientes atendidos no Ambulatório de Doenças Inflamatórias Intestinais do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu e diagnosticados com DC (n=25) ou RCU (n=30). A DC foi classificada de acordo com a classificação de Montreal e a atividade da doença foi baseada no índice CDAI. A RCU foi classificada de acordo com a extensão da doença em proctite, hemicolite esquerda e pancolite e a atividade da doença foi classificada de acordo com o escore de Mayo. O plasma foi utilizado para extração do RNA e quantificação da expressão de miRNAs na plataforma TaqMan Low Density Array. Para análises de dados utilizamos o programa Expression Suite com cut-off de nível de alteração, foldchange (FC) ≥ 2,0 e p<0,05. Adicionalmente, utilizamos ferramentas de bioinformática (mirDIP, miRTarBase e ToppGeneSuite) para interpretação do significado biológico dos dados. Resultados: A idade média dos pacientes com DC foi de 44,4 anos e 60% eram do sexo feminino. Em relação às características clínicas, 64% dos pacientes foram diagnosticados com a doença entre 17-40 anos de idade, 36% apresentam a localização ileo colonica, 40% com comportamento estenosante, 4% apresentavam-se em atividade clínica da doença e 44% estavam em uso de terapia biológica. Identificamos 37 miRNAs significativamente alterados (FC≥2 e p≤0,05) comparados aos indivíduos saudáveis. Em pacientes respondedores ao tratamento, 22 miRNAs estavam com expressão diminuída e 3 com expressão aumentada. Nos pacientes não respondedores, 10 miRNAs estavam com expressão diminuída e 2 com expressão aumentada. Nos pacientes com RCU, a idade média foi de 51,3 anos e 53% eram do sexo feminino, 70% dos pacientes tiveram comprometimento de todo o cólon, 27% apresentavam atividade moderada e 33% dos pacientes estavam em uso de aminossalicílicos. Identificamos 37 miRNAs alterados, dos quais 18 miRNAs estavam com expressão diminuída e 1 miRNA com expressão aumentada em pacientes respondedores ao tratamento. Nos pacientes não respondedores, foram identificados 5 miRNAs com expressão diminuída e 3 com expressão aumentada. Conclusões: Diferentes miRNAs podem constituir biomarcadores preditivos nas diferentes formas de DII: DC e RCU.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2020
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