Brief Report: Interferon‐α Induction and Detection of Anti‐Ro, Anti‐La, Anti‐Sm, and Anti‐RNP Autoantibodies by Autoantigen Microarray Analysis in Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate serum interferon-α (IFNα) activity in the context of autoantibody profiles in patients with juvenile dermatomyositis (JDM). METHODS: Sera from 36 patients with JDM were analyzed. Autoantibody profiles were determined by probing microarrays, which were fabricated with ∼80 distinct autoantigens, with serum and a Cy3-conjugated secondary antibody. Arrays were scanned and analyzed to determine antigen reactivity. Serum IFNα activity was measured using a functional reporter cell assay. Sera were assayed alone or in combination with cellular material released from necrotic U937 cells to stimulate peripheral blood mononuclear cells from healthy donors in vitro, and IFNα production in culture was measured by a dissociation-enhanced lanthanide fluoroimmunoassay (DELFIA). RESULTS: Reactivity against at least 1 of 41 autoantigens on the microarray, including Ro 52, Ro 60, La, Sm, and RNP, was observed in 75% of the serum samples from patients with JDM. IFNα activity was detected in 7 samples by reporter cell assay. The reporter cell assay showed a significant association of reactivity against Ro, La, Sm, and proliferating cell nuclear antigen with serum IFNα activity (P = 0.005). Significance Analysis of Microarrays (SAM) identified increased reactivity against Sm, RNP, Ro 52, U1-C, and Mi-2 in these sera. Sixteen samples induced IFNα production as measured by DELFIA, and there was a significant association of reactivity against Ro, La, Sm, and RNP with the induction of IFNα by serum and necrotic cell material (P = 0.034). SAM identified increased reactivity against Ro 60 in these sera. CONCLUSION: These data support the hypothesis that nucleic acid-associated autoantibodies, including the Ro/La and Sm/RNP complexes, may stimulate the production of active IFNα in children with JDM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».