MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3158959319 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.293.293

The Identification of the Amino Acids on Platelet Factor 4 That Bind Pathogenic Antibodies in Heparin-Induced Thrombocytopenia

2017· article· en· W3158959319 sur OpenAlexaffabout
Angela Huynh, Donald M. Arnold, Peter Horsewood, John G. Kelton, Ishac Nazy

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeparin-Induced Thrombocytopenia and Thrombosis
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatelet factor 4HeparinAlanineAlanine scanningAmino acidChemistryAntibodyHeparin-induced thrombocytopeniaMolecular biologyBiochemistryMutantBiologyMutagenesisImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Heparin induced thrombocytopenia (HIT) is an adverse drug reaction that occurs when heparin binds to platelet factor 4 (PF4) and forms immunogenic multimolecular complexes. As a result, anti-PF4/heparin IgG antibodies bind to the PF4/heparin complexes, leading to cross-linking of FcγIIa receptors on platelets and FcγRI on monocytes resulting in their activation and an increased risk of thrombosis. Approximately 50% of cardiac surgery patients produce anti-PF4/heparin antibodies, but only a subset ( Methods: We used alanine scanning mutagenesis (ASM) to produce 70 mutations of PF4, each with a unique amino acid substitution. Single point mutations were made by mutating non-alanine residues to alanine, and alanine residues to valine. The PF4 mutants were isolated from Escherichia coli and used in an EIA. The binding capacity of the monoclonal pathogenic HIT antibody (KKO) and a non-pathogenic anti-PF4/heparin antibody (RTO) to each of the PF4 mutants, relative to wild-type PF4, was determined. Point mutations of PF4 that resulted in >25% loss of binding were identified. We compared our candidate amino acids to binding sites previously identified in the PF4 and KKO crystal structure. In addition, we screened nine EIA-positive/SRA-positive (pathogenic) and six EIA-positive/SRA-negative (non-pathogenic) patient samples using the PF4 mutants. Student's t-test was used to determine whether the binding capacities of each amino acid was significantly different between the two patient sample groups. Results: We identified 12 amino acid mutations of PF4 that caused ≥25% reduction in KKO binding. Most implicated amino acids cluster in two regions within the PF4 molecule. We identified amino acids on PF4 that were required for KKO binding which were not previously identified based on crystallographic studies. These results are consistent with the previous mutagenesis and crystallographic studies (Cai et al, Nat Commun. 2015;6:8277) of the KKO and PF4 complex but also contradict some previously stated amino acids that were thought to be part of this binding site. ASM of RTO and PF4 revealed only one amino acid that was affected. We used pathogenic and non-pathogenic EIA-positive human sera to further refine the location of the binding sites. We identified 10 amino acids that were required for the binding of human pathogenic HIT sera. Conclusions: Using sequential point mutations, we identified the amino acids that are critical for the binding of pathogenic HIT antibodies to PF4. These amino acids are either directly involved in antibody binding or influence the antigenic conformation of PF4. This library of PF4 mutant proteins can help differentiate pathogenic and non-pathogenic HIT antibodies and this information can improve diagnostic assays. This study was funded by the Canadian Institutes for Health Research. Disclosures Arnold: Amgen: Consultancy, Research Funding; Bristol Myers Squibb: Research Funding; Dova: Consultancy; Novartis: Consultancy, Research Funding; UCB: Consultancy; Rigel: Consultancy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetHeparin-Induced Thrombocytopenia and Thrombosis→Travaux en français237 207→