Role of Myositis-specific Autoantibodies in Personalized Therapy
Notice bibliographique
Résumé
In a landmark breakthrough in 1976, Reichlin and Mattioli discovered the first myositis-specific antibody (MSA) called anti-Mi2 antibody that identified a specific clinical phenotype characterized by pathognomonic skin rash of dermatomyositis, typical proximal muscle weakness, good response to treatment, and the absence of interstitial lung disease and cancer. The discovery firmly placed inflammatory muscle diseases among the group of systemic rheumatic autoimmune diseases. Over the next four decades, a large number of additional MSAs have been discovered in this group of patients called “idiopathic inflammatory myopathy” (IIM). It is becoming clear that the increasing numbers of autoantibodies being discovered may necessitate a name change to “autoimmune myositis” (AIM), as recently suggested by a French-Canadian group. In the light of these discoveries, it was evident that a new classification system based on the combination of clinical phenotypes and the associated autoantibodies would soon be propounded. Preliminary report on such a classification was published in 2016 by the Swedish Group from Karolinska Institute led by Prof. Ingrid Lundberg. In October 2017, the European League Against Rheumatism and the American College of Rheumatology published the provisional classification criteria for IIM with the aim to categorize patients in uniform subgroups of clinical phenotype for meaningful drug trials. These are exciting times for clinicians, for research scientists, and for the patients with inflammatory myositis with reasons to be optimistic about a bright future. This short review provides a summary of the present knowledge with emphasis on its clinical implications.
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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 | 0,000 | 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 ».