CD44 Antibodies and Immune Thrombocytopenia in the Amelioration of Murine Inflammatory Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Antibodies to CD44 have been used to successfully ameliorate murine models of autoimmune disease. The most often studied disease model has been murine inflammatory arthritis, where a clear mechanism for the efficacy of CD44 antibodies has not been established. We have recently shown in a murine passive-model of the autoimmune disease immune thrombocytopenia (ITP) that some CD44 antibodies themselves can induce thrombocytopenia in mice, and the CD44 antibody causing the most severe thrombocytopenia (IM7), also is known to be highly effective in ameliorating murine models of arthritis. Recent work in the K/BxN serum-induced model of arthritis demonstrated that antibody-induced thrombocytopenia reduced arthritis, causing us to question whether CD44 antibodies might primarily ameliorate arthritis through their thrombocytopenic effect. We evaluated IM7, IRAWB14.4, 5035-41.1D, KM201, KM114, and KM81, and found that while all could induce thrombocytopenia, the degree of protection against serum-induced arthritis was not closely related to the length or severity of the thrombocytopenia. CD44 antibody treatment was also able to reverse established inflammation, while thrombocytopenia induced by an anti-platelet antibody targeting the GPIIbIIIa platelet antigen, could not mediate this effect. While CD44 antibody-induced thrombocytopenia may contribute to some of its therapeutic effect against the initiation of arthritis, for established disease there are likely other mechanisms contributing to its efficacy. Humans are not known to express CD44 on platelets, and are therefore unlikely to develop thrombocytopenia after CD44 antibody treatment. An understanding of the relationship between arthritis, thrombocytopenia, and CD44 antibody treatment remains critical for continued development of CD44 antibody therapeutics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».