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Enregistrement W1454028175 · doi:10.1016/j.jaut.2015.07.004

The immunogenetics of primary biliary cirrhosis: A comprehensive review

2015· review· en· W1454028175 sur OpenAlexaff
Gwilym J. Webb, K A Siminovitch, Gideon M. Hirschfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Autoimmunity · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPrimary biliary cirrhosisImmunologyBiologyPrimary sclerosing cholangitisGenome-wide association studyGenetic associationGeneticsDiseaseGeneMedicineSingle-nucleotide polymorphismPathologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary biliary cirrhosis (PBC), a classic autoimmune liver disease, is characterised by a progressive T cell predominant lymphocytic cholangitis, and a serologic pattern of reactivity in the form of specific anti-mitochondrial antibodies (AMA). CD4+ T cells are particularly implicated by PBC's cytokine signature, the presence of CD4+ T cells specific to mitochondrial auto-antigens, the expression of MHC II on injured biliary epithelial cells, and PBC's coincidence with other similar T cell mediated autoimmune conditions. CD4+ T cells are also central to current animal models of PBC, and their transfer typically also transfers disease. The importance of genetic risk to developing PBC is evidenced by a much higher concordance rate in monozygotic than dizygotic twins, increased AMA rates in asymptomatic relatives, and disproportionate rates of disease in siblings of PBC patients, PBC family members and certain genetically defined populations. Recently, high-throughput genetic studies have greatly expanded our understanding of the gene variants underpinning risk for PBC development, so linking genetics and immunology. Here we summarize genetic association data that has emerged from large scale genome-wide association studies and discuss the evidence for the potential functional significance of the individual genes and pathways identified; we particularly highlight associations in the IL-12-STAT4-Th1 pathway. HLA associations and epigenetic effects are specifically considered and individual variants are linked to clinical phenotypes where data exist. We also consider why there is a gap between calculated genetic risk and clinical data: so-called missing heritability, and how immunogenetic observations are being translated to novel therapies. Ultimately whilst genetic risk factors will only account for a proportion of disease risk, ongoing efforts to refine associations and understand biologic links to disease pathways are hoped to drive more rational therapy for patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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