An autoanti‐Kp<sup>b</sup> immunoglobulin M that simulates antigen suppression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients may present with an antibody against a blood group antigen, a negative direct antiglobulin test (DAT), and a null phenotype. Typically, this represents an alloantibody in a null individual. However, on occasion, the antibody disappears coincident with conversion to a positive red blood cell (RBC) phenotype. This has been called antigen loss, antigen suppression, or weakened antigenicity. Herein, a unique serologic profile that mimics this pattern, when in fact antigen loss did not occur, is described. STUDY DESIGN AND METHODS: RBCs and serum were analyzed using a gel microtyping system and flow cytometry. Genomic DNA was amplified by polymerase chain reaction and sequenced. RESULTS: Initially, an anti-Kp(b) was detected in MTS gel, RBCs typed K-k-Kp(b-), and the DAT was negative for immunoglobulin G (IgG). Later, the anti-Kp(b) disappeared and RBCs phenotyped as K-k+Kp(b+). Analysis of initial specimens by flow cytometry identified an immunoglobulin M (IgM) anti-Kp(b) with a positive IgM-specific DAT; eluates contained an anti-Kp(b) at immediate spin. Supporting the presence of the Kell glycoprotein, RBCs agglutinated with anti-Js(b). Sequencing showed homozygosity for Kp(b) with no mutations surrounding the Kp(b) polymorphism. CONCLUSION: In antigen loss, antibody masking is excluded by a negative DAT. However, because typical DAT reagent does not detect IgM, such reasoning was inaccurate in the current case. In addition, an anti-Kp(b) resulted in RBCs typing k-, even though no anti-k was detected. Overall, this case suggests that an IgM may mask adjacent epitopes and illustrates the potential to mistake a non-IgG autoantibody as antigen loss.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».