Preventive sublingual immunotherapy with House Dust Mite extract modulates epitope diversity in pre‐school children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The preventive effect of allergen immunotherapy (AIT) on allergy and asthma development is currently assessed using primary and secondary AIT approaches. Knowledge of the immunological effects of these interventions is limited and the impact on epitope diversity remains to be defined. METHODS: We used high-density peptide arrays that included all known Dermatophagoides pteronyssinus (Der p) and Dermatophagoides farinae (Der f) allergens and the whole proteome of Der f to study changes in House Dust Mite (HDM) linear peptide recognition during a 2-year preventive double-blind placebo-controlled sublingual HDM AIT pilot study in 2-5-year-old children with sensitization to HDM but without symptoms. RESULTS: Preventive AIT-treated patients showed significantly higher IgG epitope diversity to HDM allergens compared to placebo-treated individuals at 24 months of treatment (P < 0.05), while no increase in IgE diversity was seen. At 24 months of treatment, IgG4 diversity for HDM allergens was significantly higher in the pAIT-treated patients compared to placebo group (P < 0.05). Potentially beneficial changes in epitope recognition throughout the treatment are also seen in peptides derived from Der f proteome. CONCLUSION: These data suggest a beneficial immunomodulation of preventive sublingual immunotherapy at a molecular level by favoring a broader blocking repertoire and inhibiting epitope spreading.
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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) | 0,000 | 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 ».