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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

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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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    2017-09-24 维他命

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