Increased Levels of Soluble Programmed Death Ligand 1 Associate with Malignancy in Patients with Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the levels of soluble programmed death ligand 1 (sPD-L1) and evaluate its association with malignancy in patients with dermatomyositis (DM). METHODS: Levels of sPD-L1 were measured in serum from 88 DM patients without malignancies (sDM), 40 with cancer-related DM (CRDM), and 30 healthy controls (HC) using ELISA. The CRDM subjects were divided into new-onset cancers (nCRDM) and stable cancers (sCRDM). Receiver-operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to determine the cutoff sPD-L1 value that distinguished patients with nCRDM from those who were sDM. Serum antitranscriptional intermediary factor 1-γ (TIF1-γ) antibodies were detected using immunoblot, and the diagnostic values for malignancy were compared with sPD-L1 levels in patients with DM. RESULTS: Serum sPD-L1 levels were significantly higher in sDM [median 12.3 ng/ml, interquartile range (IQR) 8.4-16.2] than in HC (median 1.3 ng/ml, IQR 0.4-2.2, p = 0.0001). Extremely high sPD-L1 levels were seen in nCRDM (median 18.5 ng/ml, IQR 13.8-22.4), much higher than those in sCRDM (median 8.5 ng/ml, IQR 6.8-11.8, p = 0.0001). The sPD-L1 levels in 4 patients with nCRDM decreased after curative cancer treatment (p = 0.013). ROC curve analysis revealed that the sPD-L1 value distinguishing nCRDM from sDM was 16.1 ng/ml, with an area under the curve value of 0.72 ± 0.04 (p = 0.0001). The combination of sPD-L1 and anti-TIF1-γ antibodies yielded greater specificity and positive predictive value in diagnosing cancer, reaching values of 95% and 70%, respectively. CONCLUSION: Serum sPD-L1 levels increased significantly in sDM, and markedly high sPD-L1 levels could be a diagnostic indicator for malignancies in patients with DM, especially in those with anti-TIF1-γ antibodies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».