Anti‐phosphoenolpyruvate carboxykinase 2 antibody in patients with autoimmune hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify a novel autoantibody specific to autoimmune hepatitis (AIH) and to evaluate its clinical significance. METHODS: Non-nuclear component protein extracted from normal human liver cell CyrohNHpes cultures that reacted with sera from AIH patients on a western blot was identified as an antigenic protein and subjected to N-terminal amino acid analysis to identify phosphoenolpyruvate carboxykinase 2 (PCK2). Enzyme-linked immunoassay (ELISA) for anti-PCK2 antibody was conducted on sera samples from patients with AIH (n = 42), primary biliary cirrhosis (PBC; n = 48), non-alcoholic steatohepatitis (NASH, n = 41), chronic hepatitis C (CHC, n = 20), drug-induced liver injury (DILI, n = 10), systemic lupus erythematosus (SLE, n = 16) and on sera samples from healthy volunteers (n = 30). Clinical findings were compared for AIH patients testing positive and negative for anti-PCK2 antibody. RESULTS: ELISA findings showed that mean anti-PCK2 antibody titer in sera from AIH patients was significantly higher than in PBC, NASH, CHC, DILI and SLE patients, as well as in healthy volunteers. Anti-PCK2 antibody was present in 50.0% (21/42) of AIH, 14.6% (7/48) of PBC, 4.9% (2/41) of NASH, and 10.0% (2/20) of CHC patients, 0% (0/10) of DILI, 12.5% (2/16) of SLE and in 3.3% (1/30) of healthy volunteers. The sensitivity, specificity and accuracy of using the detection of anti-PCK2 antibody in diagnosing AIH were 50.0%, 91.5% and 83.1%, respectively. None of the AIH patients positive for anti-PCK2 antibody showed characteristic clinical features. CONCLUSION: Although further investigations into the clinical usefulness are necessary, anti-PCK2 may have potential as a diagnostic marker for AIH.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».