Autoantibodies to a novel Rpp38 (Th/To) derived B-cell epitope are specific for systemic sclerosis and associate with a distinct clinical phenotype
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Detection of antinuclear antibodies and specific autoantibodies is important in the diagnosis and classification of SSc. Several proteins of the Th/To complex, including Rpp25, Rpp38 and hPop1 are the target of autoantibodies in SSc patients. However, very little is known about the epitope distribution of this autoantigen. Consequently, we screened Rpp25, Rpp38 and hPop1 for B cell epitopes and evaluated their clinical relevance. METHODS: Serum pools with (n = 2) and without (n = 1) anti-Th/To autoantibodies were generated and used for epitope discovery. Identified biomarker candidate sequences were then utilized to synthesize synthetic, biotinylated, soluble peptides. The peptides were tested to determine reactivity with sera from SSc cohorts (n = 202) and controls (n = 159) using a chemiluminescence immunoassay. Additionally, samples were also tested for antibodies to full-length recombinant Rpp25 antibodies by chemiluminescence immunoassay. RESULTS: Several immunodominant regions were found on the three proteins. The strongest reactivity was observed with an Rpp38 peptide (aa 229-243). Autoantibodies to the Rpp38 peptide were detected in 8/149 (5.4%) limited cutaneous SSc patients, but not in any of 159 controls (P = 0.003 by two-sided Fisher's exact probability test). Although reactivity to the novel antigenic peptide was correlated with the binding to Rpp25 (rho = 0.44; P < 0.0001), subsets of patient sera either reacted strongly with Rpp25 or with the novel Rpp38-derived peptide. CONCLUSION: A novel Rpp38 epitope holds promise to increase the sensitivity in the detection of anti-Th/To autoantibodies, thus enhancing the serological diagnosis of SSc.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».