Clinical evaluation of autoantibodies to a novel PM/Scl peptide antigen
Notice bibliographique
Résumé
Anti-PM/Scl antibodies represent a specific serological marker for a subset of patients with scleroderma (Scl) and polymyositis (PM), and especially with the PM/Scl overlap syndrome (PM/Scl). Anti-PM/Scl reactivity is found in 24% of PM/Scl patients and is found in 3-10% of Scl and PM patients. The PM/Scl autoantigen complex comprises 11-16 different polypeptides. Many of those proteins can serve as targets of the anti-PM/Scl B-cell response, but most frequently the PM/Scl-100 and PM/Scl-75 polypeptides are targeted. In the present study we investigated the clinical relevance of a major alpha helical PM/Scl-100 epitope (PM1-alpha) using a newly developed peptide-based immunoassay and compared the immunological properties of this peptide with native and recombinant PM/Scl antigens. In a technical comparison, we showed that an ELISA based on the PM1-alpha peptide is more sensitive than common techniques to detect anti-PM/Scl antibodies such as immunoblot, indirect immunofluorescence on HEp-2 cells and ELISA with recombinant PM/Scl polypeptides. We found no statistical evidence of a positive association between anti-PM1-alpha and other antibodies, with the exception of known PM/Scl components. In our cohort a negative correlation could be found with anti-Scl-70 (topoisomerase I), anti-Jo-1 (histidyl tRNA synthetase) and anti-centromere proteins. In a multicenter evaluation we demonstrated that the PM1-alpha peptide represents a sensitive and reliable substrate for the detection of a subclass of anti-PM/Scl antibodies. In total, 22/40 (55%) PM/Scl patients, 27/205 (13.2%) Scl patients and 3/40 (7.5%) PM patients, but only 5/288 (1.7%) unrelated controls, tested positive for the anti-PM1-alpha peptide antibodies. These data indicate that anti-PM1-alpha antibodies appear to be exclusively present in sera from PM/Scl patients, from Scl patients and, to a lesser extent, from PM patients. The anti-PM1-alpha ELISA thus offers a new serological marker to diagnose and discriminate different systemic autoimmune disorders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».