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Enregistrement W2625742390 · doi:10.1182/blood.v128.22.1379.1379

Megakaryocyte Apoptosis in the Bone Marrow of Patients with Immune Thrombocytopenia

2016· article· en· W2625742390 sur OpenAlexaff
John R. Vrbensky, Ishac Nazy, Lisa J. Toltl, Catherine Ross, John G. Kelton, Donald M. Arnold

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMegakaryocyteBone marrowMedicineThrombopoiesisImmunologyTerminal deoxynucleotidyl transferaseThrombopoietin receptorBone marrow failurePathologyHaematopoiesisPancytopeniaThrombopoietinBiologyTUNEL assayImmunohistochemistryStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Immune thrombocytopenia (ITP) is an autoimmune bleeding disorder in which autoantibodies promote the destruction and underproduction of platelets. Recent evidence suggests that immune-mediated destruction of bone marrow megakaryocytes is associated with the pathogenesis of this disease. In addition, the attenuation of megakaryocyte apoptosis can lead to platelet underproduction since this process appears to be involved in thrombopoiesis. In the current study, we investigated megakaryocyte apoptosis as a possible mechanism in the pathogenesis of ITP. Patients/Methods: Bone marrow biopsy sections from ITP patients and controls were stained with anti-human CD61 to enumerate megakaryocytes. Terminal deoxynucleotidyl transferase (TdT) dUTP Nick-End Labeling (TUNEL) staining was performed as a measure of megakaryocyte apoptosis. The samples were coded and reviewed by an experienced hematopathologist who was blinded to the diagnosis. Adult primary ITP patients had isolated thrombocytopenia with no underlying cause and a platelet count less than 100 x109/L at the time of bone marrow biopsy procurement. Patients with secondary ITP (in the context of medications, lymphoproliferative disease, HIV, hepatitis B or C infection) were excluded, as were patients who received prior treatment with thrombopoietin receptor agonists or other hematopoietic growth factors. Thrombocytopenic controls were patients with myelodysplastic syndrome (MDS) who had platelet counts below 100 x109/L. Control patients with normal platelet counts had bone marrow biopsies performed as part of investigations for lymphoma or plasma cell dyscrasia with negative test results. Results: The average platelet count for ITP patients, MDS patients, and controls were 18 x109/L (range 2-76 x109/L), 29 x109/L (range 9-60 x109/L), and 281 x109/L (range 171-400 x109/L), respectively. Elevated megakaryocyte counts were observed in the bone marrow sections of 5/14 (36%) ITP patients, 0/8 (0%) MDS patients, and 2/11 (18%) controls. Megakaryocyte apoptosis was comparable between ITP patients and MDS patients [2/14 (14%) vs 1/8 (13%) (p=1.00)], while fewer ITP patients exhibited megakaryocyte apoptosis compared to controls with normal platelet counts [2/14 (14%) vs 7/11 (64%) (p=0.02)]. In the entire study cohort, the average platelet counts of patients with negative and positive TUNEL staining were 66 x109/L (range 2-378 x109/L) and 206 x109/L (range 20-400 x109/L), respectively (p=0.01). In addition, the normalized megakaryocyte counts (per high powered field) were 8.2 ± 5.5 and 5.4 ± 2.5 in patients with negative and positive TUNEL staining, respectively (p=0.05). Conclusion: Megakaryocyte apoptosis was reduced in ITP bone marrow samples compared to controls with normal platelet counts, but was also low in thrombocytopenic MDS patients. Reduced megakaryocyte apoptosis was found to be associated with a low platelet count, and may be related to thrombocytopenia regardless of etiology. Our study is consistent with the hypothesis that attenuated megakaryocyte apoptosis is relevant in the context of platelet underproduction in ITP. Disclosures Arnold: Novartis: Consultancy, Research Funding; Bristol Myers Squibb: Consultancy; UCB: Consultancy; Amgen: Consultancy, Research Funding.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2016
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