Role of Neutrophil Extracellular Traps Regarding Patients at Risk of Increased Disease Activity and Cardiovascular Comorbidity in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neutrophil extracellular traps (NET) are essential in host defense, but are also linked to inflammation and autoimmunity, including in systemic lupus erythematosus (SLE). We recently described that immune complexes (IC) induce NET formation, promoting SLE-like disease in mice. In the current study, we investigated, for the first time to our knowledge, the role of NET in human SLE and their association with disease activity and severity. METHODS: Levels of NET (myeloperoxidase-DNA complexes) were analyzed in plasma from 4 cross-sectional SLE cohorts (n = 44-142), 1 longitudinal SLE cohort (n = 47), and healthy individuals (n = 100) using ELISA. Type I interferon activity was determined using a cell reporter system. RESULTS: Patients with SLE had elevated levels of NET in circulation compared to healthy controls (p < 0.01). NET levels identified patients with a severe disease phenotype characterized by IC-driven nephritis (p < 0.05). Though not associated with current disease activity (p = 0.20), levels of NET were associated with future increase in the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) within 3 months (OR 1.75, p = 0.01), as well as an overall heightened SLEDAI over 1 year (p < 0.01). Finally, levels of NET were associated with arterial events (OR 5.0, p = 0.02) and endothelial cell activation (p < 0.001). CONCLUSION: NET levels are elevated in patients with SLE, associated with IC-driven disease. NET levels provide significant clinical value in identifying patients at risk of active disease and/or severe disease, including nephritis and cardiovascular disease, and may allow for early interventions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».