Methods for type I interferon detection and their relevance for clinical utility and improved understanding of rheumatic diseases.
Notice bibliographique
Résumé
Type I interferons (IFN) are a class of inducible and protective cytokines best known for immune defence against viruses and intracellular bacteria. Inappropriate stimulation or defective negative regulation of type I IFN expression however can lead to persistent type I IFN activity with detrimental effects. This is particularly relevant for a class of monogenic autoinflammatory diseases ("type I interferonopathies"), along with many other complex rheumatic diseases such as systemic lupus erythematosus (SLE), dermatomyositis (DM), systemic sclerosis (SSc), rheumatoid arthritis (RA) and Sjögren's syndrome (SS). Direct detection of type I interferon protein in biologic samples has proved challenging, thus indirect methods are often used to infer the presence of type I IFN via quantification of antiviral activity and/or induced expression of IFN-responsive genes. While some of these methods have been used to inform clinical care, none have proven feasible for everyday clinical practice. However, with new technologies emerging, this may soon change. This review provides a brief summary of the available methods to gauge the presence of type I IFN and their application for the improved understanding, diagnosis and monitoring of type I interferonopathies and other rheumatic diseases.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».