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Enregistrement W2520726381 · doi:10.1136/lupus-2016-000179.42

II-12 CSF-1 and IL-34: distinct potential biomarkers for lupus

2016· article· en· W2520726381 sur OpenAlexfundno aff
Julia Menke, Andreas Schwarting, Vicki Rubin Kelley

Notice bibliographique

RevueInnate Immunity · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLupus nephritisMedicineSerositisInflammationSystemic lupus erythematosusRenal biopsyUrinePathologyKidneyCerebrospinal fluidInternal medicineImmunologyArthritisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A noninvasive means to predict the onset and recurrence of lupus is needed to optimise and individualise treatment. Macrophages (Mø) are prominent in inflamed tissues targeted for destruction in SLE. We hypothesised that the principal molecules required for Mø survival and proliferation are biomarkers for SLE. CSF-1 and IL-34 are promising candidates as both (i) bind to cFMS expressed by Mø, thereby promoting Mø survival and proliferation and (ii) promote destructive inflammation. However, IL-34 and CSF-1 have differing functions, which may be related to IL-34, not CSF-1, binding to a second receptor and distinct spatial temporal expressions. Materials and methods We analysed serum and urine CSF-1 and IL-34 levels in SLE patients with nephritis (LN), arthritis (LA), cutaneous and serositis compared with healthy controls in two large cohorts (ELISA). While serum and urine CSF-1 expression is elevated in each manifestation, CSF-1 is notably higher in LN. In contrast, serum IL-34 expression is dramatically higher in LA, not LN. Thus, we probed for CSF-1 and IL-34 expression in LN (kidney) and LA (synovium). Moreover, we longitudinally tracked serum CSF-1 and IL-34 prior to LN (biopsy proven), with disease activity including flares and during LA in comparison to disease activity Results LN. CSF-1 and IL-34 are expressed in the same and different renal tubular epithelial cells in LN. Elevated serum or urine CSF-1, not IL-34, levels correlate with increasing intra-renal CSF-1 expression and histopathology index. Longitudinally tracking serum CSF-1, not IL-34, levels heralds the initial onset of nephritis and a rise in serum or urine CSF-1 predicts LN recurrences before clinical evidence of renal dysfunction and conventional serologic measures. LA. IL-34, not CSF-1, expression is higher in synovial fluid and synovium in LA compared to osteoarthritis and healthy controls and correlates with magnitude of intra-synovial leukocytes. Moreover, intra-synovial IL-34 expression is similar in LA and rheumatoid arthritis. Longitudinally monitoring serum IL-34, not CSF-1, levels track with clinical disease activity in LA and RA. Conclusions Serial monitoring a rise in serum or urine CSF-1, not IL-34, in SLE reflects renal histopathology and clinical disease activity and the onset and reoccurrences of LN more accurately than conventional laboratory measures. While serial monitoring a rise in serum IL-34, not CSF-1, reflects clinical disease activity in LA. Thus, CSF-1 and IL-34 are inexpensive and accurate potential biomarkers for LN and LA, respectively.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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