Leukocyte cell-derived chemotaxin 2 (LECT2)–associated amyloidosis is a frequent cause of hepatic amyloidosis in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Using laser microdissection and mass spectrometry (MS)-based proteomics, we subtyped amyloid deposits from 130 cases of hepatic amyloidosis. Although we confirmed that immunoglobulin light chain amyloidosis was the most frequent cause of hepatic amyloidosis, leukocyte cell-derived chemotaxin 2 (LECT2) amyloidosis (ALect2) accounted for 25% of cases. This novel finding was associated with Hispanic ancestry, incidental discovery of amyloid in liver specimens sampled for other unrelated conditions, and a characteristic pattern of hepatic amyloid deposition. Although ALect2 patients had a common LECT2 polymorphism, pathogenic mutations were not discovered, suggesting that constitutive or compensatory LECT2 overexpression led to ALect2 deposition. These findings indicate that ALect2 is a common cause of hepatic amyloidosis in the population of the United States, and subtyping hepatic amyloid deposits by an accurate analytic method such as MS is required for optimal clinical management of hepatic amyloidosis patients and to avoid incorrect and unnecessarily toxic therapies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».