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Prealbumin, platelet factor 4 and S100A12 combination at baseline predicts good response to TNF alpha inhibitors in rheumatoid arthritis - 21/07/18

Doi : 10.1016/j.jbspin.2018.05.006 
Minh Vu Chuong Nguyen a, k, Athan Baillet a, b, , Xavier Romand a, b, Candice Trocmé c, Anaïs Courtier k, Hubert Marotte d, e, Thierry Thomas f, g, Martin Soubrier h, Pierre Miossec i, Jacques Tébib j, Laurent Grange b, Bertrand Toussaint c, i, Thierry Lequerré j, Olivier Vittecoq j, Philippe Gaudin a, b
a EA 7408, University Grenoble Alpes, GREPI, 38400 Saint-Martin-d’Hères, France 
b Rheumatology Department, centre hospitalier universitaire Grenoble Alpes, hôpital Sud Echirolles, 38130 Echirolles, France 
c Pôle biologie, hôpital Michallon, centre hospitalier universitaire Grenoble Alpes, 38700 La Tronche, France 
d Department of Rheumatology, Saint-Etienne University Hospital, 42270 Saint-Etienne, France 
e Inserm 1059, SAINBIOSE University of Saint-Etienne, 42270 Saint-Etienne, France 
f Service de rhumatologie, hôpital G.-Montpied, centre hospitalier universitaire Clermont-Ferrand, 63003 Clermont-Ferrand, France 
g Department of Immunology and Rheumatology, Immunogenomics and Inflammation Research Unit EA 4130, University of Lyon, Edouard Herriot Hospital, 69003 Lyon, France 
h Rheumatology Department, centre hospitalier Lyon-Sud, 69310 Pierre-Bénite, France 
i TIMC-IMAG Laboratory UMR 5525, CNRS, université Grenoble Alpes, 38041 Grenoble, France 
j Inserm CIC/CRB1404, Normandie Univ, UNIROUEN, Inserm U 1234, Rouen University Hospital, Department of Rheumatology, 76031 Rouen cedex, France 
k Sinnovial, 38000 Grenoble, France 

Corresponding author. Rheumatology Department, Hôpital Sud, CHU Grenoble Alpes, 19, avenue de Kimberley, 38130 Echirolles, France.Rheumatology Department, Hôpital Sud, CHU Grenoble Alpes19, avenue de KimberleyEchirolles38130France
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Saturday 21 July 2018
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Highlights

Prealbumin, PF4 and S100A12 were identified as relevant biomarkers to predict response to a class of bDMARDs such as TNFalpha inhibitors in RA patients.
Low levels of prealbumin and S100A12 and high level of PF4 at baseline in RA patients are good predictors for response to TNFalpha inhibitors.
Generation of a multivariate model combining prealbumin, platelet factor 4 and S100A12 that accurately predicts response to TNFalpha inhibitors in RA patients.
The predictive model showed similar predictive performance to IFX, ADA and ETN taken individually.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Objectives

Tumour necrosis factor-alpha inhibitors (TNFi) are effective treatments for Rheumatoid Arthritis (RA). Responses to treatment are barely predictable. As these treatments are costly and may induce a number of side effects, we aimed at identifying a panel of protein biomarkers that could be used to predict clinical response to TNFi for RA patients.

Methods

Baseline blood levels of C-reactive protein, platelet factor 4, apolipoprotein A1, prealbumin, α1-antitrypsin, haptoglobin, S100A8/A9 and S100A12 proteins in bDMARD naive patients at the time of TNFi treatment initiation were assessed in a multicentric prospective French cohort. Patients fulfilling good EULAR response at 6 months were considered as responders. Logistic regression was used to determine best biomarker set that could predict good clinical response to TNFi.

Results

A combination of biomarkers (prealbumin, platelet factor 4 and S100A12) was identified and could predict response to TNFi in RA with sensitivity of 78%, specificity of 77%, positive predictive values (PPV) of 72%, negative predictive values (NPV) of 82%, positive likelihood ratio (LR+) of 3.35 and negative likelihood ratio (LR−) of 0.28. Lower levels of prealbumin and S100A12 and higher level of platelet factor 4 than the determined cutoff at baseline in RA patients are good predictors for response to TNFi treatment globally as well as to Infliximab, Etanercept and Adalimumab individually.

Conclusion

A multivariate model combining 3 biomarkers (prealbumin, platelet factor 4 and S100A12) accurately predicted response of RA patients to TNFi and has potential in a daily practice personalized treatment.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Biomarkers, Rheumatoid arthritis, TNFα inhibitor, Etanercept, Adalimumab, Infliximab, Prediction, Prealbumin, Platelet factor 4, S100A12


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