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: < 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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».