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Enregistrement W2001294340 · doi:10.1073/pnas.1216011110

Characterization of pathogenic human monoclonal autoantibodies against GM-CSF

2013· article· en· W2001294340 sur OpenAlexaff
Yanni Wang, Christy A. Thomson, Lenka L. Allan, Linda M. Jackson, Melanie Olson, Timothy R. Hercus, Tracy L. Nero, Amanda Turner, Michael W. Parker, Angel L. Corbí Lopez, Thomas K. Waddell, Gary P. Anderson, John A. Hamilton, John W. Schrader

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyImmunologyEpitopePulmonary alveolar proteinosisMonoclonalMonoclonal antibodyAutoimmunityMedicineBiologyAntibodyLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origin of pathogenic autoantibodies remains unknown. Idiopathic pulmonary alveolar proteinosis is caused by autoantibodies against granulocyte-macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF). We generated 19 monoclonal autoantibodies against GM-CSF from six patients with idiopathic pulmonary alveolar proteinosis. The autoantibodies used multiple V genes, excluding preferred V-gene use as an etiology, and targeted at least four nonoverlapping epitopes on GM-CSF, suggesting that GM-CSF is driving the autoantibodies and not a B-cell epitope on a pathogen cross-reacting with GM-CSF. The number of somatic mutations in the autoantibodies suggests that the memory B cells have been helped by T cells and re-entered germinal centers. All autoantibodies neutralized GM-CSF bioactivity, with general correlations to affinity and off-rate. The binding of certain autoantibodies was changed by point mutations in GM-CSF that reduced binding to the GM-CSF receptor. Those monoclonal autoantibodies that potently neutralize GM-CSF may be useful in treating inflammatory disease, such as rheumatoid arthritis and multiple sclerosis, cancer, and pain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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