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Enregistrement W2984746243 · doi:10.1182/blood-2019-131441

Anti-FVIII Antibody and Inhibitor Development Patterns in Hemophilia A Mouse Models: A Systematic Review

2019· review· en· W2984746243 sur OpenAlexaff
Sajjad Afraz, George Zhao, Davide Matino, Anthony K.C. Chan

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyMedicineImmunologyTiter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Management of hemophilia A with exogenous factor VIII (FVIII) infusions can result in the development of alloantibodies that neutralize FVIII activity (inhibitors). The presence of FVIII inhibitors is associated with high morbidity and a decreased quality of life. Hemophilia A mouse models are a valuable tool for studying inhibitor development and hemophilia A. These models have been shown to develop inhibitor upon treatment with human FVIII. However, there are numerous hemophilia A mouse models, each with potentially varying patterns of inhibitor development. Objective: To identify existing hemophilia A mouse models and characterize anti-FVIII antibody and inhibitor development patterns. Methods: A systematic literature review was conducted using Ovid MEDLINE and EMBASE. The Databases were searched from inception through May 2019 for full-length publications, published abstracts, and conference proceedings that reported use of mouse models of hemophilia A to investigate total anti-FVIII antibody levels and/or inhibitor titers. The search strategy used the categorical search terms: "hemophilia A" AND "mouse" AND "animal model" AND "inhibitor" (Figure 1). Results: Our review consisted of a total of 88 studies which reported the use of 11 different hemophilia A mouse models. Out of the 88 studies, 19 studies only reported total anti-FVIII antibody data without reporting inhibitor data. In 30% of the studies that reported both total anti-FVIII antibody and inhibitor data, not all mice that developed anti-FVIII antibodies had positive inhibitor titres. Our systematic review identified the E16 - C57BL/6 model as the most frequently used model, as 27 studies (31%) reported using this model. The E16 - C57BL/6, E16 - Balb/c, E16 - C57BL6/129, E17 - C57BL/6, E17 - C57BL6/129, and FVIII total knockout (TKO) models demonstrate high immunogenicity to exogenous FVIII and were used in 65% of the studies. These mice all consistently develop anti-FVIII antibodies and inhibitors at >95% incidence following treatment with at least 4 doses of full-length recombinant human FVIII (rhFVIII). The E16 - R593C model and the E17 - HLA-DRB1*1501 model both display anti-FVIII antibody and inhibitor development patterns that are representative of the human clinical scenario (~30% inhibitor development incidence). The only model completely immunotolerant to rhFVIII is the E17 - subline E model generated by van Helden et al. (2011) which is a transgenic mouse line on the hemophilic E17 background that expresses human full-length F8 cDNA. Treatment with 8 weekly doses of native human FVIII resulted in no anti-FVIII antibody or inhibitor development in this model. Conclusions: This systematic review demonstrated that mice of the most frequently used models almost always develop inhibitors when treated with full-length rhFVIII. Humanized models may be ideal for use in studies that aim to replicate human inhibitor development patterns. In addition, immunotolerant models may be best used for in vivo studies in hemophilia A that aim to avoid both antibody and inhibitor development. Lastly, this systematic review emphasises that it is important to report both anti-FVIII antibodies and neutralizing activity in Bethesda Units since in 30% of the studies that reported both values, the incidence of inhibitor development was less than the incidence of anti-FVIII antibody development in mice. Disclosures Matino: Bioviiix: Honoraria; Roche: Research Funding; Sanofi: Honoraria; Sobi: Honoraria, Research Funding; Bayer: Honoraria, Research Funding; Pfizer: Honoraria, Research Funding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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