Interferon‐gamma <scp>ELISPOT</scp> detecting reactivity of <scp>T</scp> cells to <scp>TSH</scp> receptor peptides in <scp>G</scp>raves' disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While thyrotrophin receptor (TSHR) is recognized as the main autoantigen in Graves' disease (GD), the actual antigen specificity of T cells that infiltrate the thyroid and the orbit is unknown. Identifying T cell responses to TSHR peptides has been difficult in the past due to the low frequency of autoreactive T cells and to the diversity of the putative epitopes identified by proliferation assays. METHODS: We used the interferon-gamma ELISPOT assay to identify T cell reactivity to TSHR peptides in patients with GD. Peripheral blood T cells were exposed in vitro to four pools of 10 overlapping TSHR peptides. RESULTS: T cells from 11 of 31 (35%) patients with GD and 1 of 22 (4%) healthy controls reacted to at least one peptide pool (P = 0·009). Mean time since diagnosis was 3·2 years in responder patients and 5·6 years in nonresponders (P = 0·07). In two patients, T cell reactivity was observed shortly after radioiodine treatment and not thereafter. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that the ELISPOT assay is effective to test T cell reactivity in patients with GD and that patients with GD have significantly more interferon-gamma responses towards TSHR peptides than controls. The data suggest that screening for T cell responses in patients with GD might be more efficient in recent-onset disease or after radioiodine treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».