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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».