<scp>IgG3</scp> anti‐Kell allotypic variation results in differential antigen binding and phagocytosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human immunoglobulin G (hIgG) includes four different subtypes (IgG1, IgG2, IgG3, and IgG4). Due to genetic variations, each IgG subtype contains different isoallotypes. It was previously shown that a Food and Drug Administration-approved monoclonal anti-IgG failed to recognize 2 of 15 recombinant, human IgG3 anti-Kell (K1) isoallotypes (rIgG3-03 and rIgG3-13) by indirect antiglobulin test (IAT). STUDY DESIGN AND METHODS: We expressed and purified 15 recombinant human rIgG3 anti-K1 isoallotypes and investigated their antigen binding and ability to induce phagocytosis using homozygous (KK) and heterozygous (Kk) K1-positive red blood cells (RBCs) by gel IAT, flow cytometry, and a monocyte monolayer assay (MMA) with peripheral blood monocytes and cultured inflammatory (M1) and anti-inflammatory (M2) macrophages. RESULTS: MMA results showed that differences in the Fc region of rIgG3 anti-K1 led to distinctive phagocytic activity with both monocytes and M1 macrophages. rIgG3-18 and rIgG3-19 showed an enhanced ability to induce phagocytosis. Differences in Fc regions also led to variations in the number of antibodies bound to KK RBCs. Despite the differences in phagocytic activity, all 15 rIgG3 clones are predicted to induce clinically significant hemolysis if K1-positive blood was transfused into patients. CONCLUSION: These results argue that antiglobulin reagents that fail to detect isoallotype rIgG3-03 or rIgG3-13 could present a transfusion risk or lack of detection of a potentially clinically significant anti-K1 in hemolytic disease of the fetus and newborn.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».