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Enregistrement W2167470811 · doi:10.1093/intimm/dxh094

Autoantibodies purified from therapeutic preparations of intravenous immunoglobulins (IVIg) induce the formation of autoimmune complexes in normal human serum: a role in the in vivo mechanisms of action of IVIg?

2004· article· en· W2167470811 sur OpenAlexaff
Josée Lamoureux

Notice bibliographique

RevueInternational Immunology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensHéma-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyAntibodyImmunologyAutoimmune diseaseImmunoglobulin GIn vivoChemistryBlotAffinity chromatographyMedicineBiochemistryBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although intravenous immunoglobulins (IVIg) are widely used in the treatment of many autoimmune and inflammatory diseases, the mechanisms of action are still unclear in most cases. We have recently reported the presence of soluble autoimmune complexes (auto-IC) in human serum after the addition of a dose of IVIg similar to the one used in therapy. Here, we report the isolation and characterization of the responsible auto-IgG present in IVIg. The auto-IgG were purified by affinity chromatography on serum proteins immobilized on Sepharose. The purified auto-IgG constituted approximately 3% of the IgG present in IVIg and recognized a wide variety of structures in ELISA as well as many serum proteins on western blots. Auto-IC were formed in human serum following the addition of an amount of purified auto-IgG sufficient to over-saturate the auto-IgG inhibitory mechanisms known to be present in normal serum. These results indicate that most of the IgG present in IVIg are not involved in the formation of the soluble auto-IC, raising the possibility of preparing from IVIg a novel product which could be used for the treatment of the autoimmune diseases in which IC are thought to play an important role.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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