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Enregistrement W3132418936 · doi:10.1007/s12026-021-09197-1

Evaluation of a novel particle-based multi-analyte technology for the detection of anti-fibrillarin antibodies

2021· article· en· W3132418936 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImmunologic Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibrillarinAutoantibodyAntibodySerologyImmunologyImmunoassayRheumatoid arthritisMedicineImmunofluorescenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic sclerosis (SSc) is a heterogeneous autoimmune disease associated with several anti-nuclear antibodies (ANA), including those in the classification criteria (anti-centromere, anti-topoisomerase I (Scl-70), anti-RNA Pol III). However, the presence of less common antibodies such as anti-fibrillarin (U3-RNP) that generate a clumpy nucleolar pattern by HEp-2 indirect immunofluorescence assay (IFA, ICAP AC-9) are considered disease specific and are with clinical subsets of SSc, therefore playing a role in diagnosis and prognosis. A specific and sensitive anti-fibrillarin assay would be an important addition to serological diagnosis and evaluation of SSc. The goal of this study was to evaluate a new particle-based multi-analyte technology (PMAT) for the measurement of anti-fibrillarin antibodies. A total of 149 patient samples were collected including 47 samples from France (Lyon and Paris, n = 32) and Italy (Careggi Hospital, Florence, n = 15) selected based on AC-9 HEp-2 IFA staining (> 1:640, clumpy nucleolar pattern) and 102 non-SSc controls (inflammatory bowel disease (IBD) n = 20, Sjögren's syndrome (SjS) n = 20, infectious disease (ID) n = 7, systemic lupus erythematosus (SLE) n = 17, rheumatoid arthritis (RA) n = 17, and healthy individuals (HI) n = 21). All samples were tested on the anti-fibrillarin PMAT assay (research use only, Inova Diagnostics, USA). Additionally, the 47 anti-fibrillarin positive samples were also tested on PMAT assays for detecting other autoantibodies in ANA-associated rheumatic diseases (AARD). Anti-fibrillarin antibody data performed by fluorescence enzyme immunoassay (FEIA, Thermo Fisher, Germany) was available for 34 samples. The anti-fibrillarin PMAT assay was positive in 31/32 (96.9%, France) and 12/15 (80.0%, Italy) of samples preselected based on the AC-9 IIF pattern (difference p = 0.09). Collectively, the PMAT assay showed 91.5% (95% confidence interval (CI): 80.1-96.6%) sensitivity with 100.0% (95% CI: 96.4-100.0%) specificity in non-SSc controls. Strong agreement was found between PMAT and FEIA with 100.0% positive qualitative agreement (34/34) and quantitative agreement (Spearman's rho = 0.89, 95% CI: 0.77.9-0.95%, p < 0.0001). Although most anti-fibrillarin positive samples were mono-specific (69.8%), some expressed additional antibodies (namely Scl-70, centromere, dsDNA, Ro52, Ro60, SS-B, Ribo-P, DFS70, and EJ). In conclusion, this first study on anti-fibrillarin antibodies measured using a novel PMAT assay shows promising results where the new PMAT assay had high level of agreement to FEIA for the detection of anti-fibrillarin antibodies. The availability of novel AFA assays such as PMAT might facilitate the clinical deployment, additional studies, standardization efforts, and potentially consideration of AFA for next generations of the classification criteria.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,130 · 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