Rheumatoid Arthritis Clinical Benefits from Abatacept, Cytokine Blockers, and Rituximab Are All Linked to Modulation of Memory B Cell Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abatacept (ABA) is a biologic agent with great proven efficacy in patients with rheumatoid arthritis (RA)1. At a molecular level, ABA is composed of recombinant domains of cytotoxic T lymphocyte-associated antigen 4 (CTLA-4), fused to the constant region domains of human IgG1, which serves to increase in vivo half-life. This agent binds to CD80/CD86 with a much higher avidity than the CD28 on many T cells, and therefore can act as a physiologic competitive inhibitor that interrupts cell-cell co-stimulatory interactions. In earlier reports, ABA treatment of patients with RA was shown to have striking effects on the modulation of T cell subsets2. The recent report by Scarsi, et al highlights the bidirectional nature of the CD28-CD80/86 interaction and the profound effects that ABA can have on the B cell compartment of the immune system, especially for memory B cells3. With the proven efficacy of the B cell-targeted anti-CD20 agent rituximab (RTX), the central roles of B cells in RA have become well accepted, and B cells also commonly express the co-stimulatory molecules CD80/864. Even at the earliest onset of clinical signs and symptoms, patients with RA display dysregulated immune-cell trafficking and maturation. Compared to healthy subjects, patients with RA also have abnormal levels of circulating memory B cells (identified by CD27 expression), and this may in part reflect their recruitment to the synovial compartment or secondary lymph nodes5. In a small study of 28 patients with RA, Scarsi, et al showed that after 6 months of ABA treatment, patients with clinical responses had significant decreases in levels of switched memory B cells, with persistent decreases in memory B cell subsets also found at 12 months3. ABA therapy also significantly reduced levels of serum total IgG, IgA, and IgM, … Address correspondence to Dr. G. Silverman, Department of Medicine, NYU School of Medicine, 450 E. 29th St., New York, New York 10016, USA. E-mail: Gregg.Silverman{at}nyumc.org
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».