Anti-DFS70/LEDGF Antibodies Are More Prevalent in Healthy Individuals Compared to Patients with Systemic Autoimmune Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Antinuclear antibodies (ANA) are a serological hallmark of systemic autoimmune rheumatic diseases (SARD) such as systemic lupus erythematosus (SLE). While a number of ANA patterns detected by indirect immunofluorescence (IIF) have diagnostic significance, autoantibodies producing the dense fine speckled (DFS) pattern have been reported to be more prevalent in healthy individuals than in SARD. METHODS: Sequential samples submitted for ANA testing were screened for anti-DFS antibodies by IIF (n = 3263). Samples with the DFS pattern were tested for anti-DFS70/lens epithelium-derived growth factor (LEDGF) antibodies by ELISA and by a novel chemiluminescence assay (CIA, Quanta Flash DFS70). Sera from patients with various diseases and healthy individuals were tested for anti-DFS70/LEDGF antibodies by CIA. A cohort of 251 patients with SLE was used to analyze serological and clinical associations of anti-DFS70 antibodies. RESULTS: The frequency of anti-DFS antibodies by IIF was 1.62%. The prevalence of anti-DFS70/LEDGF antibodies as detected by CIA in the different cohorts was 8.9% in healthy individuals, 2.8% in SLE, 2.6% in rheumatoid arthritis, 4.0% in asthma, 5.0% in interstitial cystitis, 1.7% in Graves' disease, and 6.0% in Hashimoto's thyroiditis. Of note, the prevalence of anti-DFS70/LEDGF antibodies was significantly higher in healthy individuals compared to patients with SARD (p = 0.00085). In SLE results, anti-DFS70/LEDGF antibodies were not significantly associated with clinical features or other autoantibodies typically found in SLE. Only 1/7 SLE sera showed anti-DFS70/LEDGF, but no other autoantibody reactivity. CONCLUSION: "Monospecific" anti-DFS70/LEDGF antibodies may represent a biomarker for differentiating SARD from non-SARD individuals, but there is a need for a reliable assay to ensure reactivity to DFS70.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».