ES2553415T3 - Método de pronóstico de la enfermedad intestinal inflamatoria - Google Patents

Método de pronóstico de la enfermedad intestinal inflamatoria Download PDF

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Abstract

Método para ayudar en el pronóstico de la enfermedad de Crohn (EC) en un individuo diagnosticado de EC, comprendiendo dicho método: (a) analizar una muestra obtenida de dicho individuo para determinar la presencia, el nivel o el genotipo de una combinación de marcadores séricos y marcadores genéticos, en el que dichos marcadores séricos comprenden inmunoglobulina A anti-Saccharomyces cerevisiae (IgAAASC), inmunoglobulina G anti-Saccharomyces cerevisiae (IgG-AASC), un anticuerpo anti-proteína C de la membrana externa (anti-OmpC), un anticuerpo anti-CBir-1, un anticuerpo anti-I2 y un anticuerpo perinuclear anti-neutrófilo citoplasmático (ANACp) y en el que dichos marcadores genéticos comprenden PSN8 (R702W), PSN12 (G908R) y PSN13 (3020InsC) en el gen NOD2, (b) aplicar un análisis de cuartiles a dichos marcadores séricos con el fin de obtener una puntuación de suma de cuartiles (PSC) para dicho individuo mediante: (b1) la conversión del nivel de los marcadores séricos IgA-AASC, IgG-AASC, anti-OmpC, un anticuerpo anti- CBir-1 y un anticuerpo anti-I2 en una puntuación de cuartil, (b2) la conversión del estado del marcador sérico ANACp en una puntuación de cuartil invertida, en la que un estatus positivo de este marcador se convierte en un "1" y un estatus negativo de este marcador se convierte en un "4", y (b3) sumar dicha puntuación de cuartiles para cada uno de dichos marcadores séricos, y (c) ayudar en el pronóstico de la EC mediante la determinación del riesgo de que dicho individuo desarrolle una complicación de EC durante el tiempo, seleccionando dicha complicación de EC de entre el grupo que consiste de enfermedad estenosante interna, enfermedad penetrante interna y una combinación de las mismas, en la que dicho riesgo se determina comparando dicho PSC y el genotipo de dichos marcadores genéticos para dicho individuo con un modelo serogenético que proporciona una probabilidad acumulada de desarrollo de una complicación de EC durante el tiempo, en el que dicho modelo serogenético se deriva mediante la aplicación de un análisis de regresión logística a las puntuaciones de suma de cuartiles obtenidas de la presencia o nivel de dichos marcadores séricos y el genotipo de dichos marcadores genéticos determinado en una cohorte retrospectiva con resultados conocidos de EC.

Description

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La Tabla 1A proporciona una lista ejemplar de genes de EII, CU y EC, en la que el genotipado para la presencia o ausencia de una o más variantes alélicas (por ejemplo PSN) en el mismo resulta útil en los métodos diagnósticos y pronósticos. La Tabla 1B proporciona marcadores genéticos ejemplares adicionales y PSN correspondientes que
5 pueden genotiparse de acuerdo con los métodos diagnósticos y pronósticos de la EII. Las Tablas 1C-1E proporcionan marcadores genéticos ejemplares adicionales de EII, CU y EC y los PSN correspondientes que pueden genotiparse de acuerdo con los métodos diagnósticos y pronósticos descritos en la presente memoria.
Tabla 1A. Genes de EII, EC y CU
Genes de EII (EC y CU)
Genes de EII colónica Genes de CU Genes de EC
IL23R
Regiones HLA ECM1 NOD2
IL12B/p40
IL10 ATG16L1
JAK2
IFNg IRGM
STAT3
IL22 NLRP3
NKX2.3
IL26 5p13/PTGER4
3p21/MST1
OTUD3 PTPN2
CCNY
PLA2G2E TNFSF15 (TL1A)
IL18RAP
ARPC2 IBD5/5q31
LYRM4
ZNF365
CDKAL4
PTPN22
TNFRSF6B
CCR6
PSMG1
LRRK2
ICOSLG
ITLN1
ORMDL3
Tabla 1B. Genes de EII, EC y CU y PSN
Gen
PSN
NOD2/CARD15
rs2066847
IL23R
rs11465804
ATG16L1
rs3828309
MST1
rs3197999
PTGER4
rs4613763
IRGM
rs11747270
TNFSF15
rs4263839
ZNF365
rs10995271
NKX2-3
rs11190140
PTPN2
rs2542151
PTPN22
rs2476601
ITLN1
rs2274910
IL12B
rs10045431
CDKAL1
rs6908425
CCR6
rs2301436
JAK2
rs10758669
C11orf30
rs7927894
LRRK2, MUC19
rs11175593
ORMDL3
rs2872507
STAT3
rs744166
ICOSLG
rs762421
GCKR
rs780094
BTNL2, SLC26A3, HLA-DRB1, HLA-DQA1
rs3763313
PUS10
rs13003464
CCL2, CCL7
rs991804
LYRM4
rs12529198
SLC22A23
rs17309827
IL18RAP
rs917997
IL12RB2
rs7546245
IL12RB1
rs374326
CD3D
rs3212262
CD3G
rs3212262
CD247
rs704853
28
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transcrito primario (un ARNmi-pri) es procesado para formar una estructura corta de tallo-bucle denominada pre-ARNmi y finalmente en un ARNmi maduro funcional. Las moléculas de ARNmi maduras son parcial o completamente complementarias a una o más moléculas de ARN mensajero (ARNm) y su función principal es regular negativamente la expresión génica. La identificación de los ARNmi se describe en, por ejemplo, Lagos
5 Quintana et al., Science 294:853-858; Lau et al., Science 294:858-862, y Lee et al., Science 294:862-864.
Los ARNmi de mamífero habitualmente son complementarios a un sitio en la RNT 3' de la secuencia diana de ARNm. La hibridación del ARNmi con el ARNm diana inhibe la traducción en proteínas mediante el bloqueo de la maquinaria de traducción en proteínas o facilita la escisión y degradación del ARNm diana mediante un proceso
10 similar a la interferencia de ARN (ARNi). Los ARNmi también pueden focalizar la metilación de sitios genómicos que corresponden a ARNm diana.
Se da a conocer que el marcador pronóstico de EII comprende por lo menos una secuencia de ARNmi (por ejemplo pre-ARNmi o ARNmi maduro). Se da a conocer que la secuencia de ARNmi presenta como diana la expresión de 15 cualquiera de los marcadores bioquímicos, séricos o genéticos indicados en la presente memoria, por ejemplo citoquinas, factores de crecimiento, proteínas de fase aguda, apolipoproteínas, defensinas, cadherinas, o cualquiera de los genes indicados en las Tablas 1A-1E (por ejemplo NOD2). Generalmente, la presencia o el nivel de la secuencia de ARNmi de interés se detecta en la muestra de un individuo y se incluye en el perfil de marcadores pronósticos para ayudar en el pronóstico de la EII y en la predicción de la respuesta a la terapia. Las secuencias
20 ejemplares de ARNmi adecuadas para la detección como marcadores diagnósticos y/o pronósticos se listan en la Tabla 2.
Tabla 2
Gen diana
Nombres de ARNmi diana (nº de acceso)
Proteína C reactiva (PCR)
hsa-miR-142-5p (MIMAT0000433); hsa-miR-939 (MIMAT0004982); hsa-miR
323-5p (MIMAT0004696); hsa-miR-550* (MIMAT0003257); hsa-miR-920
(MIMAT0004970); hsa-miR-7 (MIMAT0000252); hsa-miR-424
(MIMAT0001341); hsa-miR-135a* (MIMAT0004595); hsa-miR130b*
(MIMAT0004680); hsa-miR-503 (MIMAT0002874); hsa-miR-16
(MIMAT0000069); hsa-miR15b (MIMAT0000417); hsa-miR-20b*
(MIMAT0004752); hsa-miR-30c-1* (MIMAT0004674); hsamiR-578
(MIMAT0003243); hsa-miR-195 (MIMAT0000461); hsa-miR-141*
(MIMAT0004598); hsamiR-220c (MIMAT0004915); hsa-miR-362-5p
(MIMAT0000705); hsa-miR-30c-2* (MIMAT0004550); hsa-miR-186
(MIMAT0000456); hsa-miR-497 (MIMAT0002820); hsa-miR-15a
(MIMAT0000068); hsa-miR-873 (MIMAT0004953); hsa-miR-657
(MIMAT0003335); hsa-miR-10a (MIMAT0000253); hsa-miR-379*
(MIMAT0004690); hsa-miR-371-5p (MIMAT0004687); hsa-miR-150
(MIMAT0000451); hsa-miR-890 (MIMAT0004912); hsa-miR-518f
(MIMAT0002842); hsa-miR-624 (MIMAT0004807); hsa-miR-518a-3p
(MIMAT0002863); hsa-miR-517* (MIMAT0002851); hsa-miR943
(MIMAT0004986); hsa-miR-27a (MIMAT0000084); hsa-miR-27b
(MIMAT0000419); hsa-miR500 (MIMAT0004773); hsa-miR-30a*
(MIMAT0000088); hsa-miR-30d* (MIMAT0004551); hsa-miR411*
(MIMAT0004813); hsa-miR-27b (MIMAT0000419); hsa-miR-518d-3p
(MIMAT0002864); hsamiR-518e (MIMAT0002861); hsa-miR-10b
(MIMAT0000254); hsa-miR-551b (MIMAT0003233); hsamiR-518c
(MIMAT0002848); hsa-miR-934 (MIMAT0004977); hsa-miR-200c*
(MIMAT0004657); hsa-miR-542-5p (MIMAT0003340); hsa-miR-299-5p
(MIMAT0002890); hsa-miR-299-3p (MIMAT0000687)
Amiloide A sérico (AAS)
hsa-miR-339-5p (MIMAT0000764); hsa-miR-660 (MIMAT0003338); hsa-miR
18a* (MIMAT0002891); hsa-miR-125b (MIMAT0000423); hsa-miR-125a-5p
(MIMAT0000443); hsa-miR937 (MIMAT0004980); hsa-miR-874
(MIMAT0004911); hsa-miR-502-5p (MIMAT0002873); hsamiR-526b
(MIMAT0002835); hsa-miR-339-3p (MIMAT0004702); hsa-miR-643
(MIMAT0003313); hsa-miR-496 (MIMAT0002818)
β defensina-1 (DEFB1)
hsa-miR-186* (MIMAT0004612); hsa-miR-548d-5p (MIMAT0004812); hsa
miR-202 (MIMAT0002811); hsa-miR-548b-5p (MIMAT0004798); hsa-miR-198
(MIMAT0000228); hsa-miR186 (MIMAT0000456); hsa-miR-335
(MIMAT0000765); hsa-miR-223* (MIMAT0004570); hsa-miR196b
(MIMAT0001080); hsa-miR-653 (MIMAT0003328); hsa-miR-668
(MIMAT0003881)
β defensina-2 (DEFB2)
hsa-miR-593 (MIMAT0004802); hsa-miR-299-5p (MIMAT0002890); hsa-miR518c* (MIMAT0002847); hsa-miR-511 (MIMAT0002808); hsa-miR-646 (MIMAT0003316); hsa-miR-129-3p (MIMAT0004605); hsa-miR-767-5p
34
(MIMAT0003882); hsa-miR-129* (MIMAT0004548); hsamiR-588 (MIMAT0003255); hsa-miR-187 (MIMAT0000262)
Factor de crecimiento
hsa-miR-625 (MIMAT0003294); hsa-miR-29a* (MIMAT0004503); hsa-miR
epidérmico (FCE)
499-5p (MIMAT0002870); hsa-miR-335* (MIMAT0004703); hsa-miR-17*
(MIMAT0000071); hsa-miR-199b-5p (MIMAT0000263); hsa-miR-7-2*
(MIMAT0004554); hsa-miR-134 (MIMAT0000447); hsa-miR-890
(MIMAT0004912); hsa-miR-93* (MIMAT0004509); hsa-miR-7-1*
(MIMAT0004553); hsa-miR-302b* (MIMAT0000714); hsa-miR-548c-3p
(MIMAT0003285); hsa-miR-135b* (MIMAT0004698); hsa-miR-19b-2*
(MIMAT0004492); hsa-miR-200a (MIMAT0000682); hsa-miR-26b
(MIMAT0000083); hsamiR-199a-5p (MIMAT0000231); hsa-miR-632
(MIMAT0003302); hsa-miR-644 (MIMAT0003314); hsa-miR-142-3p
(MIMAT0000434); hsa-miR-518c (MIMAT0002848); hsa-miR-369-5p
(MIMAT0001621)
TWEAK
hsa-miR-620 (MIMAT0003289); hsa-miR-939 (MIMAT0004982); hsa-miR-498
(MIMAT0002824); hsa-miR-452* (MIMAT0001636); hsa-miR-623
(MIMAT0003292); hsa-miR-21* (MIMAT0004494); hsa-miR-886-3p
(MIMAT0004906); hsa-miR-423-5p (MIMAT0004748); hsa-miR-609
(MIMAT0003277); hsa-miR-27b* (MIMAT0004588); hsa-miR-222
(MIMAT0000279); hsa-miR-619 (MIMAT0003288); hsa-miR-585
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(MIMAT0004951); hsa-miR-551a (MIMAT0003214); hsa-miR-585
(MIMAT0003250)
IL-1β
hsa-miR-888 (MIMAT0004916); hsa-miR-616* (MIMAT0003284); hsa-miR
548d-3p (MIMAT0003323); hsa-miR-211 (MIMAT0000268); hsa-miR-587
(MIMAT0003253); hsa-miR-296-3p (MIMAT0004679); hsa-miR-548b-3p
(MIMAT0003254); hsa-miR-595 (MIMAT0003263); hsa-miR-204
(MIMAT0000265); hsa-miR-578 (MIMAT0003243); hsa-miR-208
(MIMAT0000241); hsa-miR-208b (MIMAT0004960); hsa-miR-330-5p
(MIMAT0004693); hsa-miR-26b* (MIMAT0004500); hsa-miR-495
(MIMAT0002817); hsa-miR-616 (MIMAT0004805); hsa-miR-590-5p
(MIMAT0003258); hsa-miR-943 (MIMAT0004986); hsa-miR-135a*
(MIMAT0004595); hsamiR-361-5p (MIMAT0000703); hsa-miR-299-3p
(MIMAT0000687); hsa-miR-603 (MIMAT0003271); hsa-miR-518e
(MIMAT0002861); hsa-miR-556-3p (MIMAT0004793)
IL-6
hsa-miR-548b-5p (MIMAT0004798); hsa-miR-335* (MIMAT0004703); hsa
miR-126* (MIMAT0000444); hsa-miR-376b (MIMAT0002172); hsa-miR-146a*
(MIMAT0004608); hsa-miR571 (MIMAT0003236); hsa-miR-153
(MIMAT0000439); hsa-miR-760 (MIMAT0004957); hsa-miR106a*
(MIMAT0004517); hsa-miR-371-5p (MIMAT0004687); hsa-miR-376a
(MIMAT0000729); hsamiR-144 (MIMAT0000436); hsa-miR-518c*
(MIMAT0002847); hsa-miR-548d-5p (MIMAT0004812); hsa-miR-365
(MIMAT0000710); hsa-miR-548c-5p (MIMAT0004806); hsa-miR-587
(MIMAT0003253); hsa-miR-33a* (MIMAT0004506); hsa-miR-574-3p
(MIMAT0003239); hsa-miR568 (MIMAT0003232); hsalet-7i (MIMAT0000415);
hsa-miR-148b* (MIMAT0004699); hsa-miR-655 (MIMAT0003331); hsa-miR
548a-5p (MIMAT0004803); hsa-miR-148a* (MIMAT0004549); hsa-miR613
(MIMAT0003281); hsa-miR-146b-3p (MIMAT0004766); hsa-miR-149
(MIMAT0000450); hsamiR-217 (MIMAT0000274); hsa-miR-196b
(MIMAT0001080); hsa-miR-22* (MIMAT0004495); hsamiR-137
(MIMAT0000429); hsa-miR-498 (MIMAT0002824); hsalet-7g
(MIMAT0000414); hsa-miR155 (MIMAT0000646); hsa-miR-383
(MIMAT0000738); hsa-miR-576-3p (MIMAT0004796); hsamiR-183*
(MIMAT0004560); hsa-miR-555 (MIMAT0003219); hsa-miR-589
(MIMAT0004799); hsamiR-338-5p (MIMAT0004701); hsa-miR-522
(MIMAT0002868); hsa-miR-643 (MIMAT0003313); hsa-miR-369-3p
(MIMAT0000721); hsa-miR-552 (MIMAT0003215); hsa-miR-499-5p
(MIMAT0002870); hsa-miR-137 (MIMAT0000429); hsa-miR-338-5p
(MIMAT0004701); hsa-miR374b (MIMAT0004955); hsa-miR-376c
(MIMAT0000720); hsa-miR-588 (MIMAT0003255); hsa-miR212
(MIMAT0000269); hsa-miR-132 (MIMAT0000426)
Cadherina-E
hsa-miR-143* (MIMAT0004599); hsa-miR-544 (MIMAT0003164); hsa-miR
35
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Anti-I2 (replegado)
Secuencia bacteriana I2 de Pseudomonas fluorescens
PRC
Proteína C reactiva
AAS
Amiloide A sérico
FCE
Factor de crecimiento epidérmico
MAC-V1
Molécula 1 de adhesión celular vascular
MAC-I1
Molécula 1 de adhesión celular intracelular
NOD2
Dominio de oligomerización de unión a nucleótidos 2
rs5743293 PSN13 -(3020insC)
rs2066845 PSN12 -(G908R)
rs2066844 PSN8 -(R702W)
En el presente ejemplo, se estudiaron 1.172 muestras de múltiples instituciones. Cada placa presentaba 5 a 6 calibradores/estándares. El protocolo de pronóstico comprendía análisis de proteínas séricas y de genotipado. Todos los ensayos para anti-OmpC, anti-I2, IgG-AASC, IgA-AASC, CBir1 y ANAC se llevaron a cabo a dos
5 diluciones del suero (1:100 y 1:200). Se determinaron los niveles de los anticuerpos y se expresaron los resultados como unidades de ELISA (UE/ml), que son relativos a un estándar que se deriva de una agrupación de sueros de pacientes con enfermedad bien caracterizada.
El nivel del analito en las muestras desconocidas se determinó utilizando por lo menos los dos estándares más 10 próximos. El CV para los duplicados se fijó en 15%.
El análisis de genotipado incluía tres polimorfismos de un solo nucleótido (PSN) de NOD2/CARD15: rs5743293 PSN13 -(3020insC); rs2066845 PSN12 -(G908R) y rs2066844SNP8 -(R702W).
15 La figura 16 ilustra una curva de calibración ejemplar para I2. La figura 17 ilustra una curva de calibración ejemplar para I2 con estándares. La figura 18 muestra las tendencias de los estándares utilizando una curva de calibración nominal.
En determinados aspectos, basándose en el número de marcadores elevados, se evalúa el riesgo de cada paciente
20 de complicaciones y cirugía. En determinados aspectos, se mide y analiza un panel de biomarcadores (séricos, genéticos y proteicos). En un aspecto, se utilizan doce biomarcadores y por lo menos uno, por lo menos dos, por lo menos tres, por lo menos cuatro, por lo menos cinco, por lo menos seis, por lo menos siete, por lo menos ocho, por lo menos nueve, por lo menos diez, por lo menos once o por lo menos doce marcadores. En un aspecto, cada biomarcador se considera elevado en el caso de que sea superior a la mediana.
25 Se da a conocer que se calcula el número de marcadores elevados y todos los marcadores contribuyen igualmente. Los marcadores pueden ser una media ponderada, o pueden ser una puntuación de análisis de cuartiles (por ejemplo PSC), un análisis de percentiles, o en determinados casos, se pondera la interacción entre determinados marcadores (sinergia).
30 Tabla 15. Tablas de contingencia -Complicaciones
NoCo mp.
Co mp . No Co mp. Co mp . Valor de P de la prueba exacta de Fisher NoC omp. Co mp . No Co mp. Co mp . Valor de P de la prueba exacta de Fisher
IgA-AA SC
B aj as 295 25 1 54 % 46 % 0,0000 AA S Ba ja s 260 30 2 46 % 54 % 0,0001
Al ta s
156 39 0 29 % 71 % Alt as 196 36 6 35 % 65 %
No Comp .
Co mp . No Co mp. Co mp . No Com p. Co mp . No Co mp. Co mp .
IgG-AA SC
B aj as 297 27 1 52 % 48 % 0,0000 MAI C1 Ba ja s 258 30 3 46 % 54 % 0,0004
Al ta s
166 40 2 29 % 71 % Alt as 199 36 2 35 % 65 %
No Comp
Co mp No Co Co mp No Com Co mp No Co Co mp
65
.
.
mp. . p. . mp.
.
CBir 1
B aj as 271 27 0 50 % 50 % 0,0000 MA CV 1 Ba ja s 259 29 2 47 % 53 % 0,0000
Al ta s
174 36 8 32 % 68 % Alt as 189 36 3 34 % 66 %
No Comp .
Co mp . No Co mp. Co mp . No Com p. Co mp . No Co mp. Co mp .
Om pC
B aj as 251 25 3 50 % 50 % 0,0000 FC E Ba ja s 251 30 9 45 % 55 % 0,0074
Al ta s
154 35 1 30 % 70 % Alt as 206 35 4 37 % 63 %
No Comp .
Co mp . No Co mp. Co mp . No Com p. Co mp . No Co mp. Co mp .
12
B aj as 219 26 8 45 % 55 % 0,0159 PC R Ba ja s 256 31 1 45 % 55 % 0,0025
Al ta s
181 30 6 37 % 63 % 0,0000 AA S Alt as 205 36 2 36 % 64 %
En la Tabla 15 se muestran diez marcadores. Para cada marcador se dividen las muestras en superiores e inferiores a la mediana ("Altas" y "Bajas"). Cada muestra se clasificó también como con complicaciones (por ejemplo fenotipo/comportamiento de enfermedad estenosante, penetrante) o sin complicaciones. Para cada marcador se
5 muestran los recuentos de muestras en una tabla 2x2 (bajas vs. altas y complicaciones vs. sin compl.). Para los diez marcadores la población con niveles "Altos" presentó un porcentaje significativamente más alto de personas con complicaciones que la población con niveles "Bajos" de marcador, tal como muestran los porcentajes que pueden leerse directamente a la derecha de los recuentos de cada marcador. Se muestra la significancia estadística; todos los valores son <0,05.
10 Table 16. Tablas de contingencia -Cirugía
No ciru gía
Ciru g. No ciru gía Ciru g. Valo r de P de la prue ba exac ta de Fish er No ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g. Valo r de P de la prue ba exac ta de Fish er
IgA-AAS C
Baj as 329 217 60% 40 % 0,00 00 AAS Baj as 251 311 45% 55 % 0,40 21
Alta s
182 364 33% 67 % Alta s 266 296 47% 53 %
No ciru gía
Ciru g. No ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g.
IgG-AAS C
Baj as 337 231 59% 41 % 0,00 00 MAI C1 Baj as 255 306 45% 55 % 0,76 46
Alta s
188 380 33% 67 % Alta s 261 300 47% 53 %
66
Sin ciru gía
Ciru g. Sin ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g.
CBir 1
Baj as 277 264 51% 49 % 0,00 23 MAC V1 Baj as 271 280 49% 51 % 0,03 45
Alta s
227 315 42% 58 % Alta s 236 316 43% 57 %
Sin ciru gía
Ciru g. Sin ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g.
Om pC
Baj as 287 217 57% 43 % 0,00 00 FCE Baj as 231 329 41% 59 % 0,00 12
Alta s
174 331 34% 66 % Alta s 286 274 51% 49 %
Sin ciru gía
Ciru g. Sin ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g. No ciru gía Ciru g.
I2
Baj as 234 253 48% 52 % 0,27 46 PCR Baj as 254 313 45% 55 % 0,43 86
Alta s
216 271 44% 56 % Alta s 268 299 47% 53 %
En la Tabla 16, anteriormente, se muestran diez marcadores. Para cada marcador se dividen las muestras en superiores e inferiores a la mediana ("Altas" y "Bajas"). En ésta las muestras se clasifican como sometidas a cirugía
o no, y no con complicaciones o sin complicaciones (tal como en la Tabla 15). Seis de diez marcadores mostraban significancia, es decir, IgA-AASC, IgG-AASC, anti-CBir1, anti-OmpC, MACV1 y FCE.

Tabla 17. Bajas/Altas=inferiores/superiores a la mediana de la población de EC
Número Elevado
Porcentaje de complicaciones Recuento Porcentaje del recuento
0
6% 16 2%
1
38% 37 5%
2
39% 88 12%
3
33% 92 12%
4
62% 132 18%
5
66% 138 19%
6
73% 106 14%
7
78% 81 11%
8
80% 45 6%
9
90% 10 1%
Total:
745
En la Tabla 17 los marcadores se consideran "todos simultáneamente" en lugar de individualmente. Los marcadores
10 eran los siguientes: IgA-AASC, IgG-AASC, anti-CBir1, anti-OmpC, anti-I2, MACV1, MAIC, AAS y FCE. Cada uno de dichos nueve marcadores se clasificó como "bajo" o "alto" (frente a la mediana) para cada muestra. Además, se sumó el número de marcadores que eran "altos" para cada muestra. Es decir, el número de marcadores elevados, que fueron 0-9 (ya que se incluyeron nueve marcadores en total en el presente ejemplo). Finalmente, para cada subgrupo de muestras (muestras con 0, 1, 2... 9 marcadores elevados), se muestra el porcentaje que presentó
15 complicaciones. La figura 19 proporciona una ilustración gráfica del porcentaje de complicaciones basado en el número de marcadores elevados.

Tabla 18. Cirugía -nº de marcadores elevados (de entre 9)
Número Elevado
Porcentaje Cirugía Recuento Porcentaje del recuento
0
44% 16 2%
1
32% 37 5%
2
40% 88 12%
3
41% 92 12%
4
57% 132 18%
5
51% 138 19%
6
64% 106 14%
7
62% 81 11%
67
imagen61
imagen62
La Tabla 20 muestra cuántas personas presentaban mutaciones de NOD2. Para tres sitios dentro del gen NOD2 (PSN8, PSN12 y PSN13), lo anterior muestra cuántas muestras presentaba cero, una o dos mutaciones. Las tablas sugieren que, debido a que hay pocas personas con 2 mutaciones, es mejor agruparlas en "cero mutaciones" o "una
o dos" mutaciones.
Prueb a exact a de Fishe r
Prueb a exact a de Fishe r
PSN8
Sin com p. Com p. Sin com p. Com p. valor de P PSN1 2, 13 Sin com p. Com p. Sin com p. Com p. valor de P
Peso
100 149 40% 60% 0,858 Wt 106 138 43% 57% 0,070
1+ Mut
15 21 42% 58% 1 Mut 11 27 29% 71%
2+ Mut
4 14 22% 78%
Prueb a exact a de Fishe r
PSN1 2
Sin com p. Com p. Sin com p. Com p. valor de P Prueb a exact
69
a de Fishe r
Peso
109 161 40% 60% 1 PSN8, 12, 13 Sin com p. Com p. Sin com p. Com p. valor de P
1+ Mut
12 19 39% 61% Peso 85 108 44% 56% 0,039
1 Mut
26 41 39% 61%
2+ Mut
4 19 17% 83%
Prueb a exact a de Fishe r
PSN1 3
Sin com p. Com p. Sin com p. Com p. valor de P
Peso
115 153 43% 57% 0,008
1+ Mut
6 27 18% 82%
La Tabla 21 muestra tablas 2x2, (a la izquierda) divide a las personas en "cero mutaciones" y "una o dos mutaciones". Para cada uno de dichos grupos se dividieron las personas en "Presentaron complicaciones" o "No presentaron complicaciones". Sólo PSN13 fue significativo. Para PSN13, entre las personas con mutación en PSN13, un porcentaje mayor presentó complicaciones (82%) que la población sin mutaciones en PSN13 (de ellos, sólo 57% presentó complicaciones).

Tabla 22. Cirugía -NOD2
Prueba exacta de Fisher
Prueba exacta de Fisher
PS N8
No ciru g. Ciru gía No ciru g. Ciru gía valor de P PSN 12, 13 No cirug . Ciru gía No cirug . Ciru gía valor de P
Pes o
82 167 33 % 67 % 0,574 Pes o 87 157 36% 64% 0,006
1+ Mut
10 26 28 % 72 % 1 Mut 8 30 21% 79%
2+ Mut
1 17 6% 94%
Prueba exacta de Fisher
PS N12
No ciru g. Ciru gía No ciru g. Ciru gía valor de P Prueba exacta de Fisher
Pes o
89 181 33 % 67 % 0,310 PSN 8, 12, 13 No cirug . Ciru gía No cirug . Ciru gía valor de P
1+ Mut
7 24 23 % 77 % Pes o 73 120 38% 62% 0,005
1 Mut
17 50 25% 75%
2+ Mut
2 21 9% 91%
PS N13
No ciru g. Ciru gía No ciru g. Ciru gía valor de P
70
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Además, la presencia de dos mutaciones (cross PSN8, 12 y 13, incluyendo tanto las heterocigóticas como las homocigóticas) se trató como un caso especial con un riesgo fijo altamente elevado (99%).
5 Mediante la utilización de este modelo de mutación (para muestras con mutaciones PSN13), la figura 33 muestra las probabilidades predichas por el modelo para un abanico de valores de PSC y duración.
3.5 Escala de riesgo estandarizada
10 La escala de PSC va de 6 a 24, y no un más convencional 1 a 10. Además, la interpretación de una puntuación de PSC dada es diferente para pacientes con y sin mutaciones PSN13. Se construyó una única escala común de riesgo con valores entre 1 y 10.
15 La tabla a continuación muestra cómo se llevó a cabo lo anterior. La probabilidad de un fenotipo de complicación dentro de los diez años de duración se toma como referencia. El número de la escala estandarizada es simplemente el primer dígito (el situado más a la izquierda) de la probabilidad. La escala resultante presenta valores del modelo sérico comprendidos entre 1 y 9 y valores serogenéticos comprendidos entre 6 y 10. (La puntuación de 10 se reserva para las dobles mutaciones, no mostrada).
20 Tabla 53: Escala de riesgo estandarizada
Escala estandarizada
PSC de regresión sérica Prob. año 10 PSC serogenético Prob. mut. año 10
1
QSS 6 16%
1
QSS 7 19%
2
QSS 8 23%
2
QSS 9 27%
3
QSS 10 32%
3
QSS 11 36%
4
QSS 12 42%
4
QSS 13 47%
5
QSS 14 53%
5
QSS 15 58%
6
QSS 16 63% QSS 6 64%
6
QSS 17 68% QSS 7 69%
7
QSS 18 73% QSS 8 73%
7
QSS 19 77% QSS 9 77%
8
QSS 20 80% QSS 10 80%
8
QSS 21 84% QSS 11 84%
8
QSS 22 86% QSS 12 86%
8
QSS 23 89% QSS 13 89%
9
QSS 24 91% QSS 14 91%
9
QSS 15 92%
9
QSS 16 94%
9
QSS 17 95%
9
QSS 18 96%
9
QSS 19 97%
9
QSS 20 97%

Tabla 53 (continuación)
9
QSS 21 98%
9
QSS 22 98%
9
QSS 23 98%
9
QSS 24 99%
25
VI. VALIDACIÓN DE ALGORITMOS
85
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Claims (1)

  1. imagen1
    imagen2
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11268149B2 (en) 2004-12-08 2022-03-08 Cedars-Sinai Medical Center Diagnosis and treatment of inflammatory bowel disease
US12110555B2 (en) 2004-12-08 2024-10-08 Cedars-Sinai Medical Center Diagnosis and treatment of inflammatory bowel disease
WO2010062960A2 (en) 2008-11-26 2010-06-03 Cedars-Sinai Medical Center METHODS OF DETERMINING RESPONSIVENESS TO ANTI-TNFα THERAPY IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE
NZ595471A (en) 2009-04-14 2014-01-31 Nestec Sa Inflammatory bowel disease prognostics
JP2013528389A (ja) * 2010-06-04 2013-07-11 ネステク ソシエテ アノニム 炎症性腸疾患の診断を改善させる方法
US8645306B2 (en) * 2010-07-02 2014-02-04 Idexx Laboratories, Inc. Automated calibration method and system for a diagnostic analyzer
WO2012071436A1 (en) * 2010-11-24 2012-05-31 Genentech, Inc. Method of treating autoimmune inflammatory disorders using il-23r loss-of-function mutants
CA2830351A1 (en) * 2011-03-25 2012-10-04 Cedars-Sinai Medical Center Methods of diagnosing ulcerative colitis and crohn's disease
EP2689034B1 (en) * 2011-03-25 2016-03-23 Cedars-Sinai Medical Center Role of ifng methylation in inflammatory bowel disease
WO2012154987A1 (en) * 2011-05-10 2012-11-15 Nestec Sa Methods of disease activity profiling for personalized therapy management
WO2012174293A2 (en) * 2011-06-14 2012-12-20 Nestec Sa Methods for identifying inflammatory bowel disease patients with dysplasia or cancer
EP2769321B1 (en) * 2011-10-21 2016-06-01 Nestec S.A. Methods for improving inflammatory bowel disease diagnosis
CN103958662A (zh) * 2011-10-24 2014-07-30 私募蛋白质体公司 用于疾病生物标记鉴定和样品质量评价的优选样品处理和加工方案的选择
EP2907061A4 (en) * 2012-10-10 2016-07-27 Abbvie Biotechnology Ltd MANAGEMENT OF HEALTH SERVICES
RU2517069C1 (ru) * 2012-11-21 2014-05-27 Мария Георгиевна Ильяшенко Способ прогнозирования риска развития рецидива воспалительных заболеваний кишечника
KR20230109779A (ko) 2013-03-27 2023-07-20 세다르스-신나이 메디칼 센터 Tl1a 기능 및 관련된 신호전달 경로의 저해에 의한섬유증 및 염증의 완화 및 반전
USD802608S1 (en) * 2013-04-25 2017-11-14 Life Technologies Corporation Display screen with graphical user interface
CN105209643A (zh) * 2013-05-17 2015-12-30 豪夫迈·罗氏有限公司 用于诊断和治疗炎性肠病的方法
CN105358713B (zh) * 2013-05-17 2020-02-28 雪松-西奈医学中心 与克罗恩病相关的tnfsf15和dcr3的变体
SG11201509371XA (en) 2013-05-24 2015-12-30 Nestec Sa Pathway specific markers for diagnosing irritable bowel syndrome
EP4105236A1 (en) 2013-07-19 2022-12-21 Cedars-Sinai Medical Center Anti-tl1a (tnfsf15) antibody for treatment of inflammatory bowel disease
CA2932571A1 (en) 2013-12-03 2015-06-11 Nestec S.A. Methods for predicting post-operative recurrence of crohn's disease
MA39804A (fr) 2014-03-27 2017-02-01 Hoffmann La Roche Méthodes permettant le diagnostic et le traitement d'une maladie inflammatoire de l'intestin
US10127660B2 (en) * 2015-12-30 2018-11-13 Case Western Reserve University Radiomic features on diagnostic magnetic resonance enterography
US11946927B2 (en) 2016-03-14 2024-04-02 Musidora Biotechnology Llc Process and system for identifying individuals having a high risk of inflammatory bowel disease and a method of treatment
KR20180127416A (ko) 2016-03-17 2018-11-28 세다르스-신나이 메디칼 센터 Rnaset2를 통한 염증성 장 질환의 진단 방법
CN109690314B (zh) * 2016-05-09 2022-08-02 法国国家卫生及研究医学协会 患有实体癌症的患者的分类方法
CN109476698B (zh) 2016-05-20 2023-10-17 西达-赛奈医疗中心 基于基因的炎性肠病诊断
EP3273373A1 (en) * 2016-07-18 2018-01-24 Fresenius Medical Care Deutschland GmbH Drug dosing recommendation
JP6567484B2 (ja) * 2016-09-29 2019-08-28 株式会社日立製作所 推計モデル構築システム、推計モデル構築方法及びプログラム
US20180272065A1 (en) * 2017-03-24 2018-09-27 Medtronic Minimed, Inc. Patient management systems and uplift recommendation methods
US11162943B2 (en) 2017-05-31 2021-11-02 Prometheus Biosciences Inc. Methods for assessing mucosal healing in Crohn's disease patients
US10368502B2 (en) 2017-09-25 2019-08-06 Multiple Energy Technologies Llc Bioceramic and carbon-based hydroponic systems, methods and devices
CN109884310B (zh) * 2017-12-25 2022-04-01 苏州和锐生物科技有限公司 肠道菌外膜多肽、抗体捕获器件及试剂盒
CN109884311B (zh) * 2017-12-25 2022-04-01 苏州和锐生物科技有限公司 肠杆菌多肽、抗体捕获器件及试剂盒
AU2019325238A1 (en) 2018-08-21 2021-03-18 Bruce R. Yacyshyn Process and system for identifying individuals having a high risk of inflammatory bowel disease and a method of treatment
CA3121162A1 (en) 2018-11-29 2020-06-04 Cedars-Sinai Medical Center Rnaset2 compositions and methods of treatment therewith
WO2020205911A1 (en) * 2019-04-01 2020-10-08 Colorado State University Research Foundation Methods for diagnosing and treating inflammatory bowel disease in companion animals
CN114375339A (zh) 2019-05-14 2022-04-19 普罗米修斯生物科学公司 Tl1a患者选择方法、系统和装置
CN120866510A (zh) * 2019-08-12 2025-10-31 雷杰纳荣制药公司 巨噬细胞刺激1受体(mst1r)变体及其用途
US12394524B2 (en) * 2020-07-22 2025-08-19 Iterative Scopes, Inc. Systems and methods for analysis of medical images for scoring of inflammatory bowel disease
CN116973572B (zh) * 2023-06-02 2025-03-07 东南大学附属中大医院 基于血、粪便铁蛋白检测评估肠屏障损伤严重程度的方法

Family Cites Families (61)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4277250A (en) 1979-12-10 1981-07-07 Baylor College Of Medicine Methods for detecting and quantifying occult blood
JPH0684970B2 (ja) 1987-03-31 1994-10-26 株式会社京都医科学研究所 糞便中の潜血検出方法
US5081040A (en) 1987-06-29 1992-01-14 Helena Laboratories Corporation Composition and kit for testing for occult blood in human and animal excretions, fluids, or tissue matrixes
US6867195B1 (en) 1989-03-21 2005-03-15 Vical Incorporated Lipid-mediated polynucleotide administration to reduce likelihood of subject's becoming infected
JPH0736013B2 (ja) 1991-04-27 1995-04-19 一男 田畑 潜血検出用試薬
US5885527A (en) 1992-05-21 1999-03-23 Biosite Diagnostics, Inc. Diagnostic devices and apparatus for the controlled movement of reagents without membrances
US5830675A (en) 1993-03-10 1998-11-03 Cedars-Sinai Medical Center Methods for selectively detecting perinuclear anti-neutrophil cytoplasmic antibody of ulcerative colitis, primary sclerosing cholangitis, or type 1 autoimmune hepatitis
ATE193601T1 (de) 1993-03-10 2000-06-15 Cedars Sinai Medical Center Verfahren zum selektiven nachweis von perinuklearen anti-neutrophilen cytoplasmischen antikörpern bei ulzerativen kolitis oder primärer sclerotischer cholangitis
US5972901A (en) 1994-03-23 1999-10-26 Case Western Reserve University Serpin enzyme complex receptor--mediated gene transfer
US5844107A (en) 1994-03-23 1998-12-01 Case Western Reserve University Compacted nucleic acids and their delivery to cells
CA2186118C (en) 1994-03-23 2010-10-19 Richard W. Hanson Compacted nucleic acids and their delivery to cells
US6077835A (en) 1994-03-23 2000-06-20 Case Western Reserve University Delivery of compacted nucleic acid to cells
US6074835A (en) 1996-04-12 2000-06-13 Regents Of The Univ. Of California Diagnosis, prevention and treatment of ulcerative colitis, and clinical subtypes thereof, using histone H1
US5932429A (en) * 1996-04-12 1999-08-03 Cedars-Sinai Medical Center Methods of diagnosing clinical subtypes of crohn's disease
US6033864A (en) 1996-04-12 2000-03-07 The Regents Of The University Of California Diagnosis, prevention and treatment of ulcerative colitis, and clinical subtypes thereof, using microbial UC pANCA antigens
US5916748A (en) * 1996-04-12 1999-06-29 Cedars-Sinai Medical Center Method of diagnosing a clinical subtype of crohn's disease with features of ulcerative colitis
WO1998037415A1 (en) 1997-02-20 1998-08-27 The Regents Of The University Of California ULCERATIVE COLITIS pANCA SECRETORY VESICLE ANTIGEN AND METHODS OF USING SAME
US6218129B1 (en) 1998-05-15 2001-04-17 Prometheus Laboratories, Inc. Inflammatory bowel disease first step assay system
US6406862B1 (en) 1998-10-06 2002-06-18 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Dip-stick assay for C-reactive protein
US6309643B1 (en) 1999-04-30 2001-10-30 The Regents Of The University Of California IBD-associated microbial antigens and methods of using same
WO2000071096A2 (en) 1999-05-24 2000-11-30 Introgen Therapeutics, Inc. Methods and compositions for non-viral gene therapy for treatment of hyperproliferative diseases
FR2802536B1 (fr) 1999-11-23 2003-06-13 Chru Lille Oligomannosides de synthese, leur preparation et leur utilisation a la detection d'anticorps et a la prevention d'infections
FR2806739B1 (fr) * 2000-03-27 2005-02-18 Fond Jean Dausset Ceph Genes impliques dans les maladies inflammatoires de l'intestin et leur utilisation
US6838250B2 (en) 2000-03-31 2005-01-04 Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. Immunoassay for C-reactive protein
US7138237B1 (en) 2000-05-19 2006-11-21 Cedars-Sinai Medical Center Diagnosis, prevention and treatment of Crohn's disease using the OmpC antigen
US20020042388A1 (en) 2001-05-01 2002-04-11 Cooper Mark J. Lyophilizable and enhanced compacted nucleic acids
US6821739B2 (en) * 2000-10-13 2004-11-23 The Regents Of The University Of California Methods of diagnosing and treating Crohn's disease using Pseudomonas antigens
WO2002032396A2 (en) 2000-10-16 2002-04-25 Massachusetts Institute Of Technology Lipid-protein-sugar particles for delivery of nucleic acids
AU2002227350B2 (en) 2000-10-30 2007-03-22 Regents Of The University Of Michigan Nod2 nucleic acids and proteins
EP1404712B1 (en) 2000-10-30 2014-06-18 The Regents Of The University Of Michigan Nod2 nucleic acids and proteins
US7060442B2 (en) * 2000-10-30 2006-06-13 Regents Of The University Of Michigan Modulators on Nod2 signaling
US20050164929A1 (en) * 2000-11-06 2005-07-28 Lupine Logic, Inc. Methods of preventing and treating inflammatory bowel disease
EP2071332A1 (en) 2000-11-14 2009-06-17 Techlab, Inc. Method for monitoring persons with IBD using total endogeneous lactoferrin as a marker
AU2002256398A2 (en) 2001-04-30 2002-11-11 Targeted Genetics Corporation Lipid-comprising drug delivery complexes and methods for their production
EP1581119B1 (en) 2001-12-17 2013-01-30 Corixa Corporation Compositions and methods for the therapy and diagnosis of inflammatory bowel disease
US20030204507A1 (en) * 2002-04-25 2003-10-30 Li Jonathan Qiang Classification of rare events with high reliability
US20040053263A1 (en) 2002-08-30 2004-03-18 Abreu Maria T. Mutations in NOD2 are associated with fibrostenosing disease in patients with Crohn's disease
ATE395596T1 (de) 2002-10-25 2008-05-15 Techlab Inc Diagnostisches panel ibd-first chek fur entzundliche darmerkrankung (ibd) und reizkolon
AU2003298703A1 (en) 2002-11-22 2004-06-18 Emory University Diagnostic tests and methods for diagnosing inflammatory bowel disease
US7662569B2 (en) 2003-04-11 2010-02-16 Cedars-Sinai Medical Center Methods of assessing Crohn's disease patient phenotype by I2 serologic response
JPWO2004095021A1 (ja) 2003-04-23 2006-07-13 エーザイ株式会社 疾患予後モデルの作成方法、このモデルを用いた疾患予後予測方法、このモデルによる予後予測装置、ならびにそのプログラム・記憶媒体
US20040242972A1 (en) * 2003-05-28 2004-12-02 General Electric Company Method, system and computer product for prognosis of a medical disorder
US20050059024A1 (en) 2003-07-25 2005-03-17 Ambion, Inc. Methods and compositions for isolating small RNA molecules
US20050060295A1 (en) * 2003-09-12 2005-03-17 Sensory Networks, Inc. Statistical classification of high-speed network data through content inspection
CA2549971A1 (en) 2003-11-03 2005-05-12 Duke University Methods of identifying individuals at risk of perioperative bleeding, renal dysfunction or stroke
CA2554836A1 (en) 2004-02-05 2005-08-25 Medtronic, Inc. Methods and apparatus for identifying patients at risk for life threatening arrhythmias
US7759079B2 (en) * 2004-05-13 2010-07-20 Prometheus Laboratories Inc. Methods of diagnosing inflammatory bowel disease
US20060154276A1 (en) 2004-05-13 2006-07-13 Prometheus Laboratories Inc. Methods of diagnosing inflammatory bowel disease
WO2006012472A1 (en) 2004-07-21 2006-02-02 Qualyst, Inc. Apparatus, kits and methods for evaluating binding interactions, for detecting and quantifying binding molecules, and for sample preparation
AU2005314089B2 (en) * 2004-12-08 2011-03-03 Cedars-Sinai Medical Center Methods for diagnosis and treatment of Crohn's disease
US7873479B2 (en) 2005-12-01 2011-01-18 Prometheus Laboratories Inc. Methods of diagnosing inflammatory bowel disease
US20080085524A1 (en) 2006-08-15 2008-04-10 Prometheus Laboratories Inc. Methods for diagnosing irritable bowel syndrome
US20100015156A1 (en) * 2007-03-06 2010-01-21 Cedars-Sinai Medical Center Diagnosis of inflammatory bowel disease in children
US8153443B2 (en) * 2007-05-10 2012-04-10 Cedars-Sinai Medical Center Characterization of the CBir1 antigenic response for diagnosis and treatment of Crohn's disease
WO2010056682A2 (en) * 2008-11-11 2010-05-20 Prometheus Laboratories Inc. Methods for prediction of inflammatory bowel disease (ibd) using serologic markers
US9434771B2 (en) 2008-12-17 2016-09-06 The Johns Hopkins University Compositions and methods for diagnosing and treating inflammatory bowel disease and related disorders
US20120171672A1 (en) 2009-04-14 2012-07-05 Prometheus Laboratories Inc. Inflammatory bowel disease prognostics
NZ595471A (en) 2009-04-14 2014-01-31 Nestec Sa Inflammatory bowel disease prognostics
CA2766157A1 (en) 2009-06-25 2010-12-29 Hua Gong Methods for diagnosing irritable bowel syndrome
JP2013511988A (ja) 2009-11-25 2013-04-11 ネステク ソシエテ アノニム 過敏性腸症候群診断用の新規なゲノムバイオマーカー
EP2769321B1 (en) 2011-10-21 2016-06-01 Nestec S.A. Methods for improving inflammatory bowel disease diagnosis

Also Published As

Publication number Publication date
IL215619A0 (en) 2012-01-31
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Zufferey et al. Epigenetics and methylation in the rheumatic diseases
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EP2925884B1 (en) Compositions and methods for evaluating heart failure
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