TUG1和H19 lncRNAs可以预测性结肠炎患者的抗TNF不响应:基于机器学习的方法
Raheleh Heydari1, Mohammad Javad Tavassolifar1, Mohammad Hossein Derakhshan Nazari1
1Basic and Molecular Epidemiology of Gastrointestinal Disorders Research Center, Research Institute for Gastroenterology and Liver Diseases, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran, sbmu.ac.ir.
长非编码RNAs (lncRNAs),特别是H19和TUG1,在性结肠炎 (UC) 患者中显示出不同的表达模式. 这些lncRNAs可以作为生物标志物来监测疾病活动,并预测对抗瘤缩因子 (TNF) -α治疗的反应.
科学领域:
- 分子生物学分子生物学
- 胃肠病学 胃肠病学
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 性结肠炎 (UC) 是一种慢性炎症性肠病.
- 预测对抗瘤坏死因子 (TNF) -α治疗的反应仍然是一个临床挑战.
- 长非编码RNAs (lncRNAs) 越来越多地被认为是它们在疾病发病过程中的角色.
研究的目的:
- 研究 lncRNAs与UC炎症和疾病活动的关联.
- 评估lncRNAs作为生物标志物的潜力,用于预测UC患者对抗TNF治疗的反应.
主要方法:
- 从UC患者的全血和炎症活检中分析lncRNA表达 (H19和TUG1) (发现和验证队列).
- 使用结肠镜,组织病理学和临床症状监测疾病活动.
- 机器学习和ROC曲线分析用于预测性绩效评估的应用.
主要成果:
- 与响应者相比,非响应者中的H19表达率更高,与疾病活动标志物 (ESR,CRP) 相相关.
- H19和TUG1在组织和血液样本中表现出强大的反TNF反应预测性能.
- 表达模式在独立队列中得到验证,证实了高预测准确性.
结论:
- lncRNAs,特别是H19和TUG1,在UC患者中表现出不同的表达特征.
- 这些lncRNA具有作为监测UC疾病活动的生物标志物的巨大潜力.
- lncRNAs可以准确地预测UC中抗TNF治疗的治疗反应,帮助个性化医疗方法.
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