Distinct Subtypes of Microparticle-containing Immune Complexes Are Associated with Disease Activity, Damage, and Carotid Intima-media Thickness in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Microparticles (MP) are small extracellular vesicles present in body fluids. MP originate from different cellular lineages, principally from platelets in blood, and may expose phosphatidylserine (PS). In systemic lupus erythematosus (SLE), MP harbor immunoglobulin G (IgG), thereby forming MP-containing immune complexes (mpIC). We aimed to verify an association between SLE disease activity, damage, and surrogate markers of atherosclerosis and MP harboring IgG, taking into account the platelet origin and PS exposure of MP. METHODS: MP expressing surface IgG, platelet antigen (CD41+), and PS were quantified using flow cytometry in plasma of 191 women with SLE. Carotid ultrasounds (US) were available in 113 patients. Spearman correlation analysis was used to analyze whether levels of MP were associated with the following outcomes: SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K), Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index (SDI), and carotid US plaques and intima-media thickness (CIMT) as surrogates for vascular damage. RESULTS: We found CD41+ MP harboring IgG present in SLE. A positive correlation was found between SLEDAI-2K and levels of CD41+ MP harboring IgG and exposing (p = 0.027) and non-exposing PS (p = 0.001). Conversely, SDI (p = 0.024) and CIMT (p = 0.016) correlated with concentrations of CD41- MP harboring IgG and exposing PS. Associations were independent of low-density lipoprotein cholesterol level, body mass index, and antimalarial drug use. CONCLUSION: Different subtypes of mpIC are produced in SLE and are associated with distinct clinical characteristics such as disease activity and vascular damage. The assessment of MP subtypes might serve for the design of predictive markers of disease activity and vascular damage in patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».