Sci Rep:新型预测模型可有效预测牙周炎的发生
2017-09-22 MedSci MedSci原创
虽然已经在慢性牙周炎患者的牙龈沟液(GCF)中描述了不同的细胞因子谱,但是没有证据表明基于GCF细胞因子的预测模型用于诊断疾病。本研究旨在获得基于GCF细胞因子的预测模型; 并开发从它们得出的列线图。研究共纳入了150名参与者的样本:75名牙周健康对照组和75名慢性牙周炎受试者。使用Luminex 100 TM仪器检测GCF中16个炎症介质:GMCSF,IFNgamma,IL1alpha,IL1b
虽然已经在慢性牙周炎患者的牙龈沟液(GCF)中描述了不同的细胞因子谱,但是没有证据表明基于GCF细胞因子的预测模型用于诊断疾病。本研究旨在获得基于GCF细胞因子的预测模型; 并开发从它们得出的列线图。
研究共纳入了150名参与者的样本:75名牙周健康对照组和75名慢性牙周炎受试者。使用Luminex 100 TM仪器检测GCF中16个炎症介质:GMCSF,IFNgamma,IL1alpha,IL1beta,IL2,IL3,IL4,IL5,IL6,IL10,IL12p40,IL12p70,IL13,IL17A,IL17F和TNFalpha。使用多变量二元逻辑回归获得基于细胞因子的模型。考虑到细胞因子在炎症过程中的不同作用,根据能力选择预测慢性牙周炎的模型。
结果表明,GCF中IL1α、IL1beta和IL17A是区分牙周健康个体和慢性牙周炎患者的非常好的生物标志物。这些促炎细胞因子的预测能力可通过联合IFNγ和IL10而增加。
原始出处:
Tomás, N. Arias-Bujanda,et al., Cytokine-based Predictive Models to Estimate the Probability of Chronic Periodontitis: Development of Diagnostic Nomograms. Sci Rep. 2017; 7: 11580. Published online 2017 Sep 14. doi: 10.1038/s41598-017-06674-2
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