Klinisch bewijs binnen handbereik met behulp van AI

AI kan niet langer worden genegeerd. Wat kunnen we met AI als het gaat om het beantwoorden van klinische vragen? In de eerste 2 edities van MedNet Gastro-enterologie leggen we een vraag voor aan EvidenceHunt. Deze AI-tool baseert zijn antwoord op bronnen uit PubMed en NICE Guidelines. Dit keer is de vraag: Welke factoren zijn voorspellend voor de respons op TNF-remmers bij patiënten met IBD?

Bij de behandeling van inflammatoire darmziekten (IBD), waaronder de ziekte van Crohn (CD) en colitis ulcerosa (UC), is het van belang om te kunnen voorspellen welke patiënten zullen reageren op therapie met TNF-remmers. Uit de beschikbare literatuur blijkt dat er verschillende factoren zijn die kunnen helpen bij het voorspellen van de respons.

Genetische factoren

• Een studie identificeerde en valideerde klinische en genetische factoren die de respons op anti-TNF-therapie bij IBD-patiënten kunnen voorspellen. Genetische loci, waaronder varianten in TNFSF, werden geassocieerd met de respons op anti-TNF-middelen. Een risicomodel dat klinische en genetische voorspellers combineert, toonde een verhoogde voorspelbaarheid van 0,72 naar 0,89.¹ 
• Een andere studie vond dat polymorfismen in de NFκB-signaleringsroute belangrijke voorspellers kunnen zijn voor de respons op anti-TNF-therapie bij IBD-patiënten.²
• Een systematische review identificeerde meerdere genetische biomarkers die geassocieerd zijn met de respons op anti-TNF-behandeling bij IBD, hoewel geen enkele marker op zichzelf voldoende voorspellend is voor klinisch gebruik.³

Klinische en demografische factoren

• Een studie onder patiënten met CD toonde aan dat TNF-α 857C>T C/C genotype, kortere ziekteduur, geen dubbele dosering en combinatiebehandeling met een immunomodulator geassocieerd waren met hogere remissiepercentages.4
• Factoren zoals leeftijd bij eerste toediening van IFX, BMI en eerdere chirurgie werden geïdentificeerd als onafhankelijke voorspellers voor primaire non-respons op infliximab bij CD-patiënten.⁵

Microbiële en metabole profielen

• De samenstelling van de fecale microbiota en mycobiota verschilde significant tussen responders en non-responders vóór de start van IFX-behandeling, waarbij non-responders lagere abundanties hadden van korteketenvetzuren-producerende bacteriën en hogere abundanties van pro-inflammatoire bacteriën en schimmels.⁶
• Metabonomische en metataxonomische profilering identificeerde biomarkers van respons op anti-TNF-therapie bij CD, waaronder histidine, cysteïne, fosfocholines, ceramiden, en primaire galzuren.⁷

Immunologische markers

• Lage expressie van TREM1 in bloed voorspelde de respons op anti-TNF-therapie bij IBD-patiënten.⁸ 

Conclusie

De respons op TNF-remmers bij IBD-patiënten kan worden voorspeld aan de hand van een combinatie van genetische, klinische, microbiële, metabole, immunologische en moleculaire factoren. Genetische markers zoals varianten in TNFSF en polymorfismen in de NFκB-signaleringsroute, klinische factoren zoals ziekteduur en behandeling met immunomodulatoren, en microbiële en metabole profielen kunnen allemaal bijdragen aan het voorspellen van de respons. Deze bevindingen kunnen mogelijk helpen bij het personaliseren van de behandeling en het vermijden van onnodige blootstelling aan TNF-remmers bij patiënten die waarschijnlijk niet zullen profiteren.^1-8

Referenties

1. PMID 30689765
2. PMID 24776844
3. PMID 27417569
4. PMID 30286108
5. PMID 26351386
6. PMID 33300552
7. PMID 32119090
8. PMID 30685385

Dit is een AI-gegenereerd rapport voor de aankomende premium versie van EvidenceHunt. Ga naar https://evidencehunt.com/?origin=springer en maak gratis een online account aan. Met de code IAMEARLY25 krijg je 25% korting op een Proabonnement.