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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».