<i><scp>HLA</scp>‐C</i> and <i><scp>KIR</scp></i> combined genotype as new response marker for <scp>HB</scp>eAg‐positive chronic hepatitis B patients treated with interferon‐based combination therapy
Notice bibliographique
Résumé
Current treatment for chronic hepatitis B infection (CHB) consists of interferon-based therapy. However, for unknown reasons, a large proportion of patients with CHB do not respond to this treatment. Hence, there is a pressing need to establish response markers to select patients who will benefit from therapy and to spare potential nonresponders from unnecessary side effects of antiviral therapy. Here, we assessed whether HLA-C and KIR genotypes were associated with treatment outcome for CHB. Twelve SNPs in or near the HLA-C gene were genotyped in 86 CHB patients (41 HBeAg positive; 45 HBeAg negative) treated with peginterferon alfa-2a + adefovir. Genotyping of killer immunoglobin-like receptors (KIRs) was performed by SSP-PCR. One SNP in HLA-C (rs2308557) was significantly associated with combined response in HBeAg-positive CHB patients (P = 0.003). This SNP is linked to the HLA-C group C1 or C2 classification, which controls KIR binding. The combination of KIR2DL1 with its ligand HLA-C2 was observed significantly more often in HBeAg-positive patients with a combined response (13/14) than in nonresponders (11/27, P = 0.001). Patients with the KIR2DL1/C2 genotype had significantly higher baseline ALT levels (136 vs 50 U/L, P = 0.002) than patients without this combination. Furthermore, KIR2DL1-C2 predicted response independent of HBV genotype and ALT at baseline. HLA-C and KIR genotype is strongly associated with response in HBeAg-positive CHB patients treated with interferon-based therapy. In combination with other known response markers, HLA-C/KIR genotype could enable the selection of patients more likely to respond to interferon-based therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».