Anti‐α actinin antibodies as new predictors of response to treatment in autoimmune hepatitis type 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We reported that combined presence of autoantibodies (Abs) against filamentous-actin (AFA) and α-actinin are specific for autoimmune hepatitis type 1 (AIH-1) diagnosis. AIM: To explore our data and assess whether anti-α-actinin and AFA Abs could be used as indicators of response to treatment and predictors of AIH-1 flares in a large cohort of AIH-1 patients. METHODS: Seven hundred and sixty-four serial serum samples of 86 consecutive AIH-1 patients, 509 pathological and 110 normal controls were tested for the presence of anti-α-actinin and AFA Abs by an in-house IgG-specific ELISA and a standardised commercially available ELISA respectively. Patients sera were divided into baseline group (active disease before treatment initiation, n = 86) and then according to treatment response into group A-responders (n = 40 patients), group B-relapsers/incomplete responders (n = 37 patients) and group C-not-treated (n = 9 patients). RESULTS: Anti-α-actinin and AFA levels were significantly higher at baseline. Double reactivity against α-actinin and AFA was associated with disease activity (OR 4.9; 95% CI: 2.7-9). Anti-α-actinin optical densities (ODs) before treatment decreased significantly at first remission (P < 0.05). Treatment response was associated with anti-α-actinin Abs negativity before treatment (OR 3.4; 95% CI: 1.3-8.9) and absence of double positivity for anti-α-actinin and AFA Abs before treatment (OR 3.8; 95% CI: 1.4-10.4). Responders had lower baseline levels of anti-α-actinin than relapsers and/or incomplete responders (P = 0.002). Binary logistic regression revealed lower levels of anti-α-actinin as the only independent predictors of response (P = 0.05). CONCLUSIONS: Anti-α-actinin Abs at baseline appear to predict treatment response and therefore they might be used for monitoring treatment outcome in AIH-1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».