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Enregistrement W3158438247 · doi:10.1152/ajplung.00518.2020

Differential expression of sputum and serum autoantibodies in patients with chronic obstructive pulmonary disease

2021· article· en· W3158438247 sur OpenAlexafffund
Steven P. Cass, Anna Dvorkin‐Gheva, Yuqiong Yang, Joshua J.C. McGrath, Danya Thayaparan, Jing Xiao, Fengyan Wang, Manali Mukherjee, Fei Long, Tao Peng, Parameswaran Nair, Zhenyu Liang, Christopher S. Stevenson, Quan‐Zhen Li, Rongchang Chen, Martin R. Stämpfli

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonSt Joseph's Health CareMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésAutoantibodyAsymptomaticCOPDMedicineSputumImmunologyCohortInternal medicineAntibodyPathologyTuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a complex and progressive respiratory disease. Autoimmune processes have been hypothesized to contribute to disease progression; however, the presence of autoantibodies in the serum has been variable. Given that COPD is a lung disease, we sought to investigate whether autoantibodies in sputum supernatant would better define pulmonary autoimmune processes. Matched sputum and serum samples were obtained from the Airways Disease Endotyping for Personalized Therapeutics (ADEPT) study and at the Guangzhou Institute of Respiratory Health (GIRH). Samples were collected from patients with varying severity of COPD, asymptomatic smokers, and healthy control subjects. IgG and IgM autoantibodies were detected in sputum and serum of all subjects in both cohorts using a broad-spectrum autoantigen array. No differences were observed in sputum autoantibodies between COPD and asymptomatic smokers in either cohort. In contrast, 16% of detectable sputum IgG autoantibodies were decreased in subjects with COPD compared to healthy controls in the ADEPT cohort. Compared to asymptomatic smokers, approximately 13% of detectable serum IgG and 40% of detectable serum IgM autoantibodies were differentially expressed in GIRH COPD subjects. Of the differentially expressed specificities, anti-nuclear autoantibodies were predominately decreased. A weak correlation between increased serum IgM anti-tissue autoantibodies and a measure of airspace enlargement was observed. The differential expression of specificities varied between the cohorts. In closing, using a comprehensive autoantibody array, we demonstrate that autoantibodies are present in subjects with COPD, asymptomatic smokers, and healthy controls. Cohorts displayed high levels of heterogeneity, precluding the utilization of autoantibodies for diagnostic purposes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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