Using the K/BxN mouse model of endogenous, chronic, rheumatoid arthritis for the evaluation of potential immunoglobulin-based therapeutic agents, including IVIg and Fc-μTP-L309C, a recombinant IgG1 Fc hexamer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-dose intravenous immunoglobulin (IVIg), and more recently, subcutaneously-delivered Ig (SCIg), are used to treat a variety of autoimmune diseases; however, there are challenges associated with product production, availability, access and efficacy. These challenges have provided incentives to develop a human recombinant Fc as a more potent alternative to IVIg and SCIg for the treatment of autoimmune diseases. Recently, a recombinant human IgG1 Fc hexamer (Fc-μTP-L309C) was shown to be more efficacious than IVIg in a variety of autoimmune mouse models. We have now examined its efficacy compared to IVIg and SCIg in the K/BxN mouse model of endogenous, chronic rheumatoid arthritis (RA). RESULT: Using the serum-transfer K/BxN model and the endogenous autoimmune model, amelioration of the arthritis was achieved. Effective treatment required high and frequent doses of IVIg, SCIg and Fc-μTP-L309C. However, Fc-μTP-L309C was efficacious at 10-fold lower doses that IVIg/SCIg. Also, arthritis could be prevented when Fc-μTP-L309C was given prior to onset of the arthritis in both the endogenous model and in the serum transfer model. CONCLUSIONS: Our results show that Fc-μTP-L309C is a powerful treatment for the prevention and amelioration of severe, chronic arthritis in a true autoimmune mouse model of RA. Thus, the K/BxN endogenous arthritis model should be useful for testing potential therapeutics for RA. Our findings provide rationale for further examination of the treatment efficacy of immunoglobulin-based therapeutics in rheumatoid arthritis.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».