Platelet desialylation correlates with efficacy of first-line therapies for immune thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
Immune thrombocytopenia (ITP) is a common autoimmune bleeding disorder. Despite considerable investigation, the pathogenesis of ITP remains incompletely understood, and for many patients, effective therapy is still unavailable. Using murine models and in vitro studies of human blood samples, we recently identified a novel Fc-independent platelet clearance pathway, whereby antibody-mediated desialylated platelets can be cleared in the liver via asialoglycoprotein receptors, leading to decreased response to standard first-line therapies targeting Fc-dependent platelet clearance. Here, we evaluated the significance of this finding in 61 ITP patients through correlation of levels of platelet desialylation with the efficacy of first-line therapies. We found that desialylation levels between different responses to treatment groups were statistically significant (p < 0.01). Importantly, correlation analysis indicated response to treatment and platelet desialylation were related (p < 0.01), whereby non-responders had significantly higher levels of platelet desialylation. Interestingly, we also found secondary ITP and certain non-ITP thrombocytopenias also exhibited significant platelet desialylation compared to healthy controls. These findings designate platelet desialylation as an important biomarker in determining response to standard treatment for ITP. Furthermore, we show for the first time platelet desialylation in other non-ITP thrombocytopenias, which may have important clinical implications and deserve further investigation.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».