Phagocyte-specific S100A8/A9 Protein Levels During Disease Exacerbations and Infections in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: S100A8 and S100A9 are calcium binding proteins of the S100 family highly expressed in neutrophils and monocytes. S100 proteins are novel ligands of TLR4 important in modulating inflammation. High levels of S100A8/A9 found in human inflammatory diseases are a marker of disease activity in rheumatoid arthritis (RA) and juvenile rheumatoid arthritis (JRA). We determined levels of S100A8/A9 in sera of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and analyzed their relation to clinical variables of disease activity. METHODS: A group of 93 patients with SLE were studied over a period of 3 years, and 143 serum samples were analyzed. S100A8/A9 serum concentrations were determined by a sandwich ELISA. Sera from 10 primary Sjögren's syndrome (pSS) patients and 50 healthy volunteers were used as controls. Correlations to SLEDAI, ANA, anti-dsDNA, WBC, CH50, C4, and CRP were made. In addition, infections were recorded in all SLE patients. RESULTS: Serum levels of S100A8/A9 were significantly (p = 0.04) higher in SLE patients (1412 +/- 664 ng/ml) versus healthy controls (339 +/- 35 ng/ml) and pSS patients (400 +/- 85 ng/ml). The only significant correlation (r = 0.219; p = 0.015) was found was between S100A8/A9 and SLEDAI. Further, SLE patients with concomitant infections had higher serum levels of S100A8/A9 (39300 +/- 13375 ng/ml) than those without infections (1150 +/- 422 ng/ml). CONCLUSION: Serum levels of S100A8/A9 are significantly raised in SLE versus pSS patients and healthy controls and can be correlated to a disease activity index. S100A8/A9 is a more relevant marker of infection in SLE patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».