Inactive disease in lupus patients is linked to autoantibodies to type-I interferons that normalize blood IFNα and B cell subsets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic Lupus Erythematosus (SLE) is characterized by a prominent increase in expression of type-I interferon (IFN)-regulated genes in 50-75% of patients. Here we investigate the presence of autoantibodies (auto-Abs) against type I IFN in SLE patients and their possible role in controlling disease severity. We report that out of 491 SLE patients, 66 had detectable anti-IFNα-auto-Abs. The presence of neutralizing anti-IFNα-auto-Abs correlates with lower levels of circulating IFNα protein, inhibition of IFN down-stream signalling molecules and gene signatures and with an inactive global disease score. Previously reported B cell frequency abnormalities, found to be involved in SLE pathogenesis, including increased levels of immature, double negative and plasmablast B cell populations were partially normalized in patients with neutralising anti-IFNα-auto-Abs compared to other patient groups. We also show that sera from SLE patients with neutralising anti-IFNα-auto-Abs biases in vitro B cell differentiation towards classical memory phenotype, while sera from patients without anti-IFNα-Abs drives plasmablasts differentiation. Our findings support a role for neutralising anti-IFNα-auto-Abs in controlling SLE pathogenesis and highlight their potential efficacy as novel therapy.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».