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Enregistrement W1997530962 · doi:10.1080/08916930400001891

High Levels of Autoantibodies against Drug-metabolizing Enzymes in SLA/LP-positive AIH-1 Sera

2004· article· en· W1997530962 sur OpenAlexfundno aff
Masakazu Shinoda, Yuta Tanaka, Takuya Kuno, Senya Matsufuji, Yasuko Murakami, Takaharu Mizutani

Notice bibliographique

RevueAutoimmunity · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésAutoantibodyDrugEnzymeImmunologyMedicineAntibodyChemistryPharmacologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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