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Enregistrement W3165822352 · doi:10.1111/bpa.12955

The role of interferons type I, II and III in myositis: A review

2021· review· en· W3165822352 sur OpenAlexaff
L. Bolko, Wei Jiang, Nozomu Tawara, Océane Landon‐Cardinal, C. Anquetil, Olivier Benvéniste, Yves Allenbach

Notice bibliographique

RevueBrain Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyositisDermatomyositisAntisynthetase syndromeImmunologyInclusion body myositisInterferonContext (archaeology)MedicineBiologyPathologyAntibodyAutoantibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classification of idiopathic inflammatory myopathies (IIM) is based on clinical, serological and histological criteria. The identification of myositis-specific antibodies has helped to define more homogeneous groups of myositis into four dominant subsets: dermatomyositis (DM), antisynthetase syndrome (ASyS), sporadic inclusion body myositis (sIBM) and immune-mediated necrotising myopathy (IMNM). sIBM and IMNM patients present predominantly with muscle involvement, whereas DM and ASyS patients present additionally with other extramuscular features, such as skin, lung and joints manifestations. Moreover, the pathophysiological mechanisms are distinct between each myositis subsets. Recently, interferon (IFN) pathways have been identified as key players implicated in the pathophysiology of myositis. In DM, the key role of IFN, especially type I IFN, has been supported by the identification of an IFN signature in muscle, blood and skin of DM patients. In addition, DM-specific antibodies are targeting antigens involved in the IFN signalling pathways. The pathogenicity of type I IFN has been demonstrated by the identification of mutations in the IFN pathways leading to genetic diseases, the monogenic interferonopathies. This constitutive activation of IFN signalling pathways induces systemic manifestations such as interstitial lung disease, myositis and skin rashes. Since DM patients share similar features in the context of an acquired activation of the IFN signalling pathways, we may extend underlying concepts of monogenic diseases to acquired interferonopathy such as DM. Conversely, in ASyS, available data suggest a role of type II IFN in blood, muscle and lung. Indeed, transcriptomic analyses highlighted a type II IFN gene expression in ASyS muscle tissue. In sIBM, type II IFN appears to be an important cytokine involved in muscle inflammation mechanisms and potentially linked to myodegenerative features. For IMNM, currently published data are scarce, suggesting a minor implication of type II IFN. This review highlights the involvement of different IFN subtypes and their specific molecular mechanisms in each myositis subset.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations92
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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