Glomerular Autoimmune Multicomponents of Human Lupus Nephritis In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
Renal targets of autoimmunity in human lupus nephritis (LN) are unknown. We sought to identify autoantibodies and glomerular target antigens in renal biopsy samples from patients with LN and determine whether the same autoantibodies can be detected in circulation. Glomeruli were microdissected from biopsy samples of 20 patients with LN and characterized by proteomic techniques. Serum samples from large cohorts of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) with and without LN and other glomerulonephritides were tested. Glomerular IgGs recognized 11 podocyte antigens, with reactivity varying by LN pathology. Notably, IgG2 autoantibodies against α-enolase and annexin AI were detected in 11 and 10 of the biopsy samples, respectively, and predominated over other autoantibodies. Immunohistochemistry revealed colocalization of α-enolase or annexin AI with IgG2 in glomeruli. High levels of serum anti-α-enolase (>15 mg/L) IgG2 and/or anti-annexin AI (>2.7 mg/L) IgG2 were detected in most patients with LN but not patients with other glomerulonephritides, and they identified two cohorts: patients with high anti-α-enolase/low anti-annexin AI IgG2 and patients with low anti-α-enolase/high anti-annexin AI IgG2. Serum levels of both autoantibodies decreased significantly after 12 months of therapy for LN. Anti-α-enolase IgG2 recognized specific epitopes of α-enolase and did not cross-react with dsDNA. Furthermore, nephritogenic monoclonal IgG2 (clone H147) derived from lupus-prone MRL-lpr/lpr mice recognized human α-enolase, suggesting homology between animal models and human LN. These data show a multiantibody composition in LN, where IgG2 autoantibodies against α-enolase and annexin AI predominate in the glomerulus and can be detected in serum.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».