A functional cell-based bioassay for assessing adrenergic autoantibody activity in postural tachycardia syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background Activating autoantibodies (AAb) to adrenergic receptors (AR) have previously been reported in patients with postural tachycardia syndrome (POTS). These AAb may contribute to a final common pathway for overlapping disease processes, reflecting a possible autoimmune contribution to POTS pathophysiology. In prior studies, measurement of AAb activity was inferred from costly, low-throughput, and laborious physiological assays. In the present study, we developed and validated an alternative cell-based bioassay for measuring AAb activity in serum by means of pre-treatment with monoamine oxidase (MAO). Methods A total of 37 POTS patients and 61 sex-matched healthy control participants were included. Serum was pre-treated with MAO to remove endogenous catecholamines that could falsely inflate AR activation by AAb. A receptor-transfected cell-based bioassay was used to detect presence of α1AR-AAb and β1AR-AAb in serum. Results MAO effectively degraded catecholamines as demonstrated by suppression of norepinephrine-induced α1AR activation in POTS (6.4 ± 0.7 vs. 5.5 ± 0.9; P = 0.044) and in controls (4.1 ± 0.5 vs. 3.9 ± 0.6; P = 0.001). Mean activity values were greater in the POTS vs. Controls for α1AR-AAb (6.2 ± 1.2 vs. 5.3 ± 1.0; P < 0.001) and β1AR-AAb (5.7 ± 1.8 vs. 4.1 ± 0.9; P < 0.001). Compared to controls, more POTS patients were positive for α1AR-AAb activity (22% vs 4%; P = 0.007) and β1AR-AAb activity (52% vs. 2%; P < 0.001). Conclusions The co-presence of norepinephrine in serum samples can artifactually elevate α1AR and β1AR activity, which can be avoided by serum pre-treatment with MAO. Using this novel bioassay, we show that POTS patients have increased α1AR-AAb and β1AR-AAb activity compared to healthy controls in the largest POTS cohort reported to-date.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».