Detection of anti-isoniazid and anti–cytochrome P450 antibodies in patients with isoniazid-induced liver failure
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Isoniazid (INH)-induced hepatotoxicity remains one of the most common causes of drug-induced idiosyncratic liver injury and liver failure. This form of liver injury is not believed to be immune-mediated because it is not usually associated with fever or rash, does not recur more rapidly on rechallenge, and previous studies have failed to identify anti-INH antibodies (Abs). In this study, we found Abs present in sera of 15 of 19 cases of INH-induced liver failure. Anti-INH Abs were present in 8 sera; 11 had anti-cytochrome P450 (CYP)2E1 Abs, 14 had Abs against CYP2E1 modified by INH, 14 had anti-CYP3A4 antibodies, and 10 had anti-CYP2C9 Abs. INH was found to form covalent adducts with CYP2E1, CYP3A4, and CYP2C9. None of these Abs were detected in sera from INH-treated controls without significant liver injury. The presence of a range of antidrug and autoAbs has been observed in other drug-induced liver injury that is presumed to be immune mediated. CONCLUSION: These data provide strong evidence that INH induces an immune response that causes INH-induced liver injury.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».