Identification of mimotopes of Mycobacterium leprae as potential diagnostic reagents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An early diagnostic test for detecting infection in leprosy is fundamental for reducing patients' sequelae. The currently used lepromin is not adequate for disease diagnosis and, so far, no antigen to be used in intradermoreaction has proved to be sensitive and specific for that purpose. Aiming at identifying new reagents to be used in skin tests, candidate antigens were investigated. METHODS: Random peptide phage display libraries were screened by using antibodies from leprosy patients in order to identify peptides as diagnostic reagents. RESULTS: Seven different phage clones were identified using purified antibodies pooled from sera of leprosy patients. When the clones were tested with serum samples by ELISA, three of them, 5A, 6A and 1B, allowed detecting a larger number of leprosy patients when compared to controls. The corresponding peptides expressed by selected phage clones were chemically synthesized. A pilot study was undertaken to assess the use of peptides in skin tests. The intradermal challenge with peptides in animals previously sensitized with Mycobacterium leprae induced a delayed-type hypersensitivity with peptide 5A (2/5) and peptide 1B (1/5). In positive controls, there was a 3/5 reactivity for lepromin and a 4/5 reactivity of the sensitized animals with soluble extract of M. leprae. CONCLUSIONS: The preliminary data suggest that may be possible to develop reagents with diagnostic potential based on peptide mimotopes selected by phage display using polyclonal human antibodies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».