A Biosensor-Based Characterization of the Affinity Maturation of the Immune Response Against Interferon-β and Correlations with Neutralizing Antibodies in Treated Multiple Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
The study of antibodies against Interferon-beta (IFN-beta) in treated multiple sclerosis (MS) patients has focused primarily on detection and quantification, with no single method of detection providing a comprehensive characterization. We assessed serial samples of 18 MS patients, treated with IFN-beta for between 66 and 198 months, to characterize the affinity maturation of these antibodies using a biosensor-based approach (Biacore). Biacore utilizes the principles of surface plasmon resonance (SPR) with data from the dissociation phase of the antigen-antibody reaction being inversely proportional to relative antibody affinity. In patients with neutralizing antibodies (NAbs+), mean antibody dissociation rates decreased from 0.00118 +/- 0.00030 s(-1) at month 6 to 0.00021 +/- 0.00008 s(-1) at month 36, followed by a slight increase to 0.00027 +/- 0.00003 s(-1) at month 60. In NAb- patients, mean antibody dissociation rates decreased only very slightly from 0.00130 +/- 0.00025 s(-1) to 0.00105 +/- 0.00020 s(-1) at month 18, followed by a gradual increase to 0.00243 +/- 0.00099 s(-1) at month 60. Our study shows little improvement in antibody affinity in NAb- patients, in contrast to a marked increase in antibody affinity over time in NAb+ patients with a significant correlation between NAb titers and relative antibody dissociation rates (Spearman's correlation, R(2) = -0.374, p < 0.001). The evaluation of relative antibody affinities will contribute to a thorough understanding of the anti-IFN-beta antibody response.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».