High Levels of Autoantibodies against Drug-metabolizing Enzymes in SLA/LP-positive AIH-1 Sera
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune hepatitis type 1 (AIH-1) is characterized by the detection of smooth muscle autoantibodies, antinuclear antibodies and antineutrophil cytoplasmic autoantibodies, and AIH-2 is characterized by the presence of autoantibodies against LKM, which contain drug-metabolizing enzymes. In this study, we measured the levels of drug-metabolizing enzymes in AIH-1 patients (ANA-positive). We exhaustively investigated the level of autoantibodies against major CYPs and UDP-glucuronosyltransferases of typical phase II drug-metabolizing enzymes, a transporter (MDR1), and NADPH-cytochrome P450 reductase in 4 patients with AIH-1 and 6 controls, as a case report. Two (Patients 3 and 4) of the AIH patients exhibited high levels of autoantibodies, while two (Patients 1 and 2) of the patients and the controls did not. The levels of autoantibodies against CYP2C19, CYP2D6, CYP2E1, UGT1A6 and human liver microsomes in Patients 3 and 4 sera were over 2(3) times the levels in Patient 1, Patient 2 and the control sera. Meanwhile, the levels of autoantibodies against CYP1A2, CYP2A6, CYP2C9, UGT2B7, MDR1 and NADPH-cytochrome P450 reductase were 2-2(2) higher in Patients 3 and 4 than in the other subjects. We found that the pattern of elevation in the Patient 3 serum was not parallel with that in Patient 4. Thus, we found high levels of autoantibodies against drug-metabolizing enzymes in AIH-1 patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».