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Enregistrement W2003595547 · doi:10.1186/ar4644

Interferon-alpha and angiogenic dysregulation in pregnant lupus patients destined for preeclampsia

2014· article· en· W2003595547 sur OpenAlexfundno aff
Danieli Andrade, Mimi Kim, Luz P. Blanco, S. Ananth Karumanchi, Gloria C. Koo, Patricia Redecha, Kyriakos A. Kirou, Ángela M. Álvarez, Melissa J. Mulla, Mary K. Crow, Vikki M. Abrahams, Mariana J. Kaplan, Jane E. Salmon

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthLupus Research AllianceCanadian Arthritis NetworkNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyCentral New York Community FoundationMerck KGaALupus Foundation of America
Mots-clésMedicinePreeclampsiaRheumatologySystemic lupus erythematosusInternal medicineImmune dysregulationAlpha interferonAlpha (finance)ImmunologyEndocrinologyPregnancyInterferonSurgeryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pregnant patients with SLE are at increased risk of placental insufficiency and preeclampsia, disorders associated with angiogenic factor imbalance. IFNα, a critical element in SLE pathogenesis, is a potent antiangiogenic factor. In a case-control longitudinal study of lupus pregnancies from PROMISSE (Predictors of Pregnancy Outcome: Biomarkers In Antiphospholipid Antibody Syndrome and Systemic Lupus Erythematosus), we investigated whether elevated IFNα early in pregnancy might be associated with poor pregnancy outcomes. Each of 28 SLE patients with poor pregnancy outcome was matched to an SLE patient with an uncomplicated pregnancy and to a pregnant healthy control. Serum samples obtained monthly through pregnancy were assayed for IFNα activity using a reporter cell assay, and for antiangiogenic factor, sFlt1, and proangiogenic factor, placenta growth factor (PlGF). Human umbilical vein endothelial cells (HUVEC) were cultured in the presence of IFNα and/or sFlt1, and gene expression assessed by q-RT PCR. The effect of IFNα and sFlt1 on endothelial-trophoblast interactions was assessed in an in vitro model of spiral artery transformation in which the capacity of human first trimester extravillous trophoblasts to stabilize endometrial endothelial cell tube structures is measured. Compared with SLE patients with uncomplicated pregnancies, those with preeclampsia had increased IFNα before clinical symptoms. Nonautoimmune patients destined for preeclampsia did not have increased IFNα. In SLE patients with low IFNα, marked angiogenic imbalance (higher sFlt1, lower PlGF and higher sFlt1/PLGF ratios) precedes maternal manifestations of preeclampsia, whereas in SLE with high IFNα, preeclampsia occurs without evidence of systemic angiogenic imbalance. To investigate this result, we treated HUVEC with exogenous sFlt1 and IFNα. Treatment with sFlt1 induced the expression of sFlt1 mRNA, and IFNα dramatically amplified the endothelial response to sFlt1, leading to a local positive feedback loop. Furthermore, in an in vitro model of spiral artery transformation, only IFNα and sFlt1 together disrupted the ability of trophoblast cells to remodel endothelial tube structures. Our studies identify a new mechanism by which IFNα induces an antiangiogenic milieu in the vasculature leading to inadequate spiral artery remodeling and poor placentation early in pregnancy and maternal endothelial dysfunction presenting as preeclampsia later in pregnancy. They suggest that elevated IFNα may contribute to the pathogenesis of preeclampsia in some pregnant women with SLE.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,296 · 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'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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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