Serum autoantibodies to myelin peptides distinguish acute disseminated encephalomyelitis from relapsing– remitting multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Acute disseminated encephalomyelitis (ADEM) and relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) share overlapping clinical, radiologic and laboratory features at onset. Because autoantibodies may contribute to the pathogenesis of both diseases, we sought to identify autoantibody biomarkers that are capable of distinguishing them. METHODS: We used custom antigen arrays to profile anti-myelin-peptide autoantibodies in sera derived from individuals with pediatric ADEM (n = 15), pediatric multiple sclerosis (Ped MS; n = 11) and adult MS (n = 15). Using isotype-specific secondary antibodies, we profiled both IgG and IgM reactivities. We used Statistical Analysis of Microarrays software to confirm the differences in autoantibody reactivity profiles between ADEM and MS samples. We used Prediction Analysis of Microarrays software to generate and validate prediction algorithms, based on the autoantibody reactivity profiles. RESULTS: ADEM was characterized by IgG autoantibodies targeting epitopes derived from myelin basic protein, proteolipid protein, myelin-associated oligodendrocyte basic glycoprotein, and alpha-B-crystallin. In contrast, MS was characterized by IgM autoantibodies targeting myelin basic protein, proteolipid protein, myelin-associated oligodendrocyte basic glycoprotein and oligodendrocyte-specific protein. We generated and validated prediction algorithms that distinguish ADEM serum (sensitivity 62-86%; specificity 56-79%) from MS serum (sensitivity 40-87%; specificity 62-86%) on the basis of combined IgG and IgM anti-myelin autoantibody reactivity to a small number of myelin peptides. CONCLUSIONS: Combined profiles of serum IgG and IgM autoantibodies identified myelin antigens that may be useful for distinguishing MS from ADEM. Further studies are required to establish clinical utility. Further biological assays are required to delineate the pathogenic potential of these antibodies.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».