The measurement of antibodies binding to IFNβ in MS patients treated with IFNβ
Notice bibliographique
Résumé
The intensity of the antibody response to injected interferons (IFNs) depends on many factors: route of injection, dose injected, frequency of injections, and duration of treatment. The optimal assay or approach for testing for anti-IFN antibodies has not been determined. Neutralizing antibody (NAb) determinations are most commonly used but have intrinsic problems when used as clinical assays. They are time consuming, expensive, and only indirectly measure antibodies. Thus, false-positive results can occur because of other serum factors. In contrast, binding assays measure antibodies directly; they are mainly used as an initial screen to detect NAbs. ELISA methodologies for binding antibodies have been used, but direct adhesion of the antigen (i.e., IFNβ) to the plate has resulted in false-negative and false-positive results, presumably because of changes in antigenicity.1 This limitation is circumvented by using the capture ELISA in which a first antibody is used to capture the antibody and hold it in an antigenic position, mimicking that of IFNβ in its natural state. Radioimmunoprecipitation assays (RIPAs) are used routinely to measure pathogenic autoantibodies, including antibodies to the acetylcholine receptor and voltage-gated calcium and potassium channels, with good sensitivity and specificity. The RIPA also has been used to measure antibodies to another biologic substance, botulinum toxin, in patients treated with this toxin. The experience of groups in the United States (University of Medicine and Dentistry of New Jersey) and Canada (University of British Columbia) with improved ELISAs and in the United Kingdom (Oxford University) with RIPA is summarized below. ### Direct ELISA. The assay has been previously described.2,3⇓ In brief, IFNβ was directly coated onto an ELISA plate, followed by serial incubations with serum, conjugate, and substrate, with washes in between. ### Capture ELISA. #### United States. The assay has been previously described.1 Experience with this assay in a broad spectrum of patients with MS has recently …
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».