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Enregistrement W2944354478 · doi:10.3389/fimmu.2019.01026

Autoantibodies in Systemic Lupus Erythematosus Target Mitochondrial RNA

2019· article· en· W2944354478 sur OpenAlexafffund
Yann Becker, Geneviève Marcoux, Isabelle Allaeys, Anne‐Sophie Julien, Renée-Claude Loignon, Hadrien Benk-Fortin, Emmanuelle Rollet‐Labelle, Joyce Rauch, Paul R. Fortin, Éric Boilard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAutoantibodyMitochondrial DNAImmunologyMitochondrionAntibodyLupus erythematosusBiologyImmune systemAutoimmunityMolecular biologyRNAMedicineGeneCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mitochondrion supplies energy to the cell and regulates apoptosis. Unlike other mammalian organelles, mitochondria are formed by binary fission and cannot be directly produced by the cell. They contain numerous copies of a compact circular genome that encodes RNA molecules and proteins involved in mitochondrial oxidative phosphorylation. Whereas mitochondrial DNA (mtDNA) activates the innate immune system if present in the cytosol or the extracellular milieu, it is also the target of circulating autoantibodies in systemic lupus erythematosus (SLE). However, it is not known whether mitochondrial RNA is also recognized by autoantibodies in SLE. In the present study, we evaluated the presence of autoantibodies targeting mitochondrial RNA (AmtRNA) in SLE. We quantified AmtRNA in an inducible model of murine SLE. The AmtRNA were also determined in SLE patients and healthy volunteers. AmtRNA titers were measured in both our induced model of murine SLE and in human SLE, and biostatistical analyses were performed to determine whether the presence and/or levels of AmtRNA were associated with clinical features expressed by SLE patients. Both IgG and IgM classes of AmtRNA were increased in SLE patients (n = 86) compared to healthy controls (n = 30) (p < 0.0001 and p = 0.0493, respectively). AmtRNA IgG levels correlated with anti-mtDNA-IgG titers (rs = 0.54, p < 0.0001) as well as with both IgG and IgM against β-2-glycoprotein I (anti-β2GPI; rs = 0.22, p = 0.05), and AmtRNA-IgG antibodies were present at higher levels when patients were positive for autoantibodies to double-stranded-genomic DNA (p < 0.0001). AmtRNA-IgG were able to specifically discriminate SLE patients from healthy controls, and were negatively associated with plaque formation (p = 0.04) and lupus nephritis (p = 0.03). Conversely, AmtRNA-IgM titers correlated with those of anti-β2GPI-IgM (rs= 0.48, p < 0.0001). AmtRNA-IgM were higher when patients were positive for anticardiolipin antibodies (aCL-IgG: p = 0.01; aCL-IgM: p = 0.002), but AmtRNA-IgM were not associated with any of the clinical manifestations assessed. These findings identify mtRNA as a novel mitochondrial antigen target in SLE, and support the concept that mitochondria may provide an important source of circulating autoantigens in SLE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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