Antibody-mediated immune suppression is improved when blends of anti-RBC monoclonal antibodies are used in mice
Notice bibliographique
Résumé
Although the prevention of hemolytic disease of the fetus and newborn is highly effective using polyclonal anti-D, a recombinant alternative is long overdue. Unfortunately, anti-D monoclonal antibodies have been, at best, disappointing. To determine the primary attribute defining an optimal antibody, we assessed suppression of murine red blood cell (RBC) immunization by single-monoclonal antibodies vs defined blends of subtype-matched antibodies. Allogeneic RBCs expressing the HOD antigen (hen egg lysozyme [HEL]-ovalbumin-human transmembrane Duffy(b)) were transfused into naïve mice alone or together with selected combinations of HEL-specific antibodies, and the resulting suppressive effect was assessed by evaluating the antibody response. Polyclonal HEL antibodies dramatically inhibited the antibody response to the HOD antigen, whereas single-monoclonal HEL antibodies were less effective despite the use of saturating doses. A blend of monoclonal HEL-specific antibodies reactive with different HEL epitopes significantly increased the suppressive effect, whereas a blend of monoclonal antibodies that block each other's binding to the HEL protein did not increase suppression. In conclusion, these data show that polyclonal antibodies are superior to monoclonal antibodies at suppressing the immune response to the HOD cells, a feature that can be completely recapitulated using monoclonal antibodies to different epitopes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».