<i>FCGR2A/CD32A</i>and<i>FCGR3A/CD16A</i>Variants and EULAR Response to Tumor Necrosis Factor-α Blockers in Psoriatic Arthritis: A Longitudinal Study with 6 Months of Followup
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The efficacy of antibody-based biological therapies currently used in psoriatic arthritis (PsA) depends not only on their blocking effect on the targeted molecule but also on their binding affinity to genetically defined variants of cell-surface Fc-γ receptors. Our objective was to assess the potential influence of functionally relevant FCGR2A/CD32A (H131R) and FCGR3A/CD16A (V158F) genetic polymorphisms on the EULAR response to tumor necrosis factor-α (TNF-α) blocker therapy in PsA. METHODS: In total 103 patients with PsA starting anti-TNF-α therapy were included. The efficacy of therapy was evaluated according to EULAR response criteria at 3 and 6 months. FCGR2A-R131H and FCGR3A-F158V polymorphisms were genotyped. Potential correlations between clinical response and the FCGR2A-R131H and FCGR3A-F158V polymorphisms were evaluated. RESULTS: EULAR response (moderate plus good) was 85.4% at 3 months and 87.4% at 6 months, while good EULAR response was 61.2% and 62.1%, respectively. More patients with high-affinity FCGR2A genotypes (homozygous or heterozygous combinations) achieved a EULAR response at 6 months compared to patients with the low-affinity genotype (RR; p = 0.034, adjusted comparison error rate < 0.025). This association was due mainly to the group of patients treated with etanercept. No correlation was found for the FCGR3A polymorphism. Similarly, no effect of C-reactive protein levels was observed. CONCLUSION: Our data indicate that FCGR2A polymorphism may influence the response to TNF-α blockers (namely etanercept) in PsA in a direction opposite to that previously found in patients with rheumatoid arthritis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».