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Gene expression profile predicting the response to anti-TNF treatment in patients with rheumatoid arthritis; analysis of GEO datasets - 12/07/14

Doi : 10.1016/j.jbspin.2014.01.013 
Tae-Hwan Kim a, Sung Jae Choi b, Young Ho Lee b, Gwan Gyu Song b, Jong Dae Ji b,
a Hanyang University Hospital for Rheumatic Diseases, Seoul, South Korea 
b Division of Rheumatology, College of Medicine, Korea University, 126-1, Anam-Dong 5-Ga, Sungbuk-Ku, Seoul 136-705, South Korea 

Corresponding author. Tel.: +82 2 920 5489; fax: +82 2 920 5974.

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Abstract

Objectives

Anti-tumor necrosis factor (TNF) therapy is the treatment of choice for rheumatoid arthritis (RA) patients in whom standard disease-modifying anti-rheumatic drugs are ineffective. However, a substantial proportion of RA patients treated with anti-TNF agents do not show a significant clinical response. Therefore, biomarkers predicting response to anti-TNF agents are needed. Recently, gene expression profiling has been applied in research for developing such biomarkers.

Methods

We compared gene expression profiles reported by previous studies dealing with the responsiveness of anti-TNF therapy in RA patients and attempted to identify differentially expressed genes (DEGs) that discriminated between responders and non-responders to anti-TNF therapy. We used microarray datasets available at the National Center for Biotechnology Information (NCBI) Gene Expression Omnibus (GEO).

Results

This analysis included 6 studies and 5 sets of microarray data that used peripheral blood samples for identification of DEGs predicting response to anti-TNF therapy. We found little overlap in the DEGs that were highly ranked in each study. Three DEGs including IL2RB, SH2D2A and G0S2 appeared in more than 1 study. In addition, a meta-analysis designed to increase statistical power found one DEG, G0S2 by the Fisher's method.

Conclusion

Our finding suggests the possibility that G0S2 plays as a biomarker to predict response to anti-TNF therapy in patients with rheumatoid arthritis. Further investigations based on larger studies are therefore needed to confirm the significance of G0S2 in predicting response to anti-TNF therapy.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Rheumatoid arthritis, Anti-TNF, Response, Microarray


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Vol 81 - N° 4

P. 325-330 - juillet 2014 Retour au numéro
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