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Enregistrement W2997931296 · doi:10.21037/aob.2019.12.04

Platelet physiology and immunology: pathogenesis and treatment of classical and non-classical fetal and neonatal alloimmune thrombocytopenia

2019· article· en· W2997931296 sur OpenAlexaff
Zi Yan Chen, Brigitta Elaine Oswald, Jade A. Sullivan, Fatima Zohra Dahmani, Yfke Pasman, Zhenze Liu, Pingguo Chen, Heyu Ni

Notice bibliographique

RevueAnnals of Blood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal alloimmune thrombocytopeniaMiscarriageImmunologyPlacentaMedicineFetusAntigenPregnancyAntibodyPlateletHematologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Fetal and neonatal alloimmune thrombocytopenia (FNAIT) is a devastating disorder affecting approximately 0.5–1.5/1,000 live neonates. It occurs due to maternal immune responses against paternally inherited human platelet antigens (HPAs), resulting in low platelet counts, severe bleeding (e.g., intracranial hemorrhage; ICH), intrauterine growth restriction (IUGR), and miscarriage. There are currently 37 known HPAs; and 15 HPAs are located on the integrin β3 subunit. Fetomaternal incompatibilities in this protein have been most frequently reported, in which HPA-1 system accounts for more than 75% of FNAIT cases. The data from our animal models and from human anti-HPA-1a demonstrate that maternal anti-β3 antibodies have an anti-angiogenic effect, and that anti-angiogenesis, not thrombocytopenia, may be the key cause of ICH, suggesting that fetal platelet transfusion may have limited clinical benefits. Anti-β3 antibodies may also damage antigen positive trophoblasts via natural killer (NK) cells, causing placental dysfunction and miscarriage. Notably, anti-GPIbα alloantibody (e.g., anti-HPA-2) may induce platelet cell-based thrombin generation and thrombosis in placenta, leading to miscarriage. The consequences of anti-angiogenesis and pathology in placenta have not been adequately explored but may cause symptoms beyond thrombocytopenia and bleeding disorders, termed non-classical FNAIT. Meanwhile, maternal intravenous IgG (IVIG) transfusion is likely able to block pathogenic antibody transport across placenta, and ameliorate thrombocytopenia in fetal reticuloendothelial system (RES), although it is currently unclear whether IVIG has equal efficacy for all anti-HPAs or other platelet antigens such as CD36. Further research is required to define standard treatment protocols and explore new treatment options, such as anti-HPA-1a prophylaxis, anti-neonatal Fc receptor (FcRn) and anti-NK therapies. In this review, we summarize the current state of literature comprising platelet versatilities and hemostasis, and integrate new discoveries related to FNAIT etiological factors in order to develop better diagnostic and therapeutic strategies against this life-threatening disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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