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Enregistrement W2158635228 · doi:10.1186/ar1406

Interferon-induced gene expression in systemic lupus erythematosus reflects previous exposure to interferon alpha and is associated with increased disease activity and autoreactivity against RNA-binding proteins

2004· article· en· W2158635228 sur OpenAlexfundno aff
Kyriakos A. Kirou, C-Y. Lee, SS George, MK Crow

Notice bibliographique

RevueArthritis Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkNational Cancer InstituteGenentechNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDutch Arthritis AssociationOesterreichische NationalbankDeutsche ForschungsgemeinschaftNuffield FoundationArthritis SocietyPhysiotherapy Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchLupus Research AllianceWellcome TrustNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesHoward Hughes Medical InstituteLupus Research InstituteBiogenAustrian Science FundArthritis Foundation
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both interferon (IFN) alpha and IFN-γ have been implicated in the pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE). Recently, microarray screens have demonstrated increased IFN-inducible gene (IFIG) expression in peripheral blood mononuclear cells of patients with active SLE. We investigated the relative roles of IFN-α and IFN-γ in gene expression and disease in SLE patients. Quantitative real-time PCR was employed to identify IFIGs that are regulated by either IFN-α or IFN-γ. Peripheral blood mononuclear cells from 77 SLE patients were compared with those of 22 disease controls and 28 healthy donors (HD) for expression of three genes preferentially induced by IFN-α (PRKR, IFIT1, IFI44) and three genes preferentially induced by IFN-γ (IRF1, SERPING1, and GBP1) inducible genes. IFN-α and IFN-γ scores were then calculated for all individuals, based on the number of IFIGs overexpressed and the level of increased expression above the mean value for that gene in the HD group. IFNs in plasma were measured by ELISA and assayed for IFIG-inducing activity. Disease activity was assessed using the SLE disease activity index-2000 (SLEDAI-2K) and severity with the number of American College of Rheumatology (ACR) criteria fulfilled and the Systemic Lupus International Cooperating Clinics (SLICC) damage index. Sera were tested for autoantibodies to dsDNA, Sm, ribonucleoprotein, Ro, La, and antiphospholipid antibody (APLA). Two IFN-α-inducible genes (PRKR and IFI44), but no IFN-γ inducible gene, showed higher expression in SLE than in disease controls ( P = 0.005 and P = 0.01, respectively) or healthy donors ( P = 0.01 and P = 0.03). Moreover, IFN-α scores were higher in SLE patients than in both control groups ( P < 0.01), with 50% of SLE patients demonstrating a high IFN-α score (defined as ≥ 2). Plasma from all SLE patients contained high levels of IFN-α and some contained IFN-α-gene inducing capacity that was inhibited by anti-IFN-α antibody. Expression of IFN-α-regulated genes correlated with erythrocyte sedimentation rate ( r = 0.33, P = 0.003), serum C3 ( r = -0.3, P = 0.008), C-reactive protein ( r = -0.3, P = 0.03), SLEDAI-2K ( r = 0.22, P = 0.05), and SLICC damage index ( r = 0.33, P = 0.003). It was also associated with a greater number of ACR criteria, Caucasian race, and renal disease. Interestingly, SLE patients had increased prevalence of autoantibodies to Ro ( P = 0.0008) and to any RNA binding protein (one or more of Sm, ribonucleoprotein, Ro, La; P = 0.0002). In contrast, the prevalence of anti-dsDNA or APLA was not associated with IFN gene expression. These data demonstrate that activation of the IFN-α pathway is a characteristic of SLE and that IFN-α is the predominant stimulus for IFIG expression in those patients. IFN-α-inducible genes are candidate biomarkers identifying patients with increased disease activity and define a subgroup of SLE patients with serum autoreactivity against RNA-binding proteins.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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