MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3198193641 · doi:10.21203/rs.3.rs-41481/v1

Immunophenotyping of Clinically Isolated Syndrome Patients Who Did or Did Not Convert to Multiple Sclerosis

2020· preprint· en· W3198193641 sur OpenAlexafffund
Maryam Nakhaei‐Nejad, Chieh-Hsin Lee, David Barillà, Carlos R. Cámara-Lemarroy, Bei Jiang, V. Wee Yong, Fabrizio Giuliani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis Society of CanadaGovernment of AlbertaMultiple Sclerosis SocietyBiogen
Mots-clésImmunophenotypingMultiple sclerosisMedicineDermatologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundClinically isolated syndrome (CIS) is the prodromal phase of multiple sclerosis (MS) disease course, with patients having experienced one neurological episode. Up to 90% of CIS patients develop subsequent MS, so it is important to differentiate those who will and will not convert to Relapsing Remitting Multiple Sclerosis (RRMS) in the future, which will allow for earlier treatment. We aimed to test whether peripheral blood immunophenotype could predict conversion from clinically isolated syndrome (CIS) to multiple sclerosis (MS).MethodsMulticolor flow cytometry was used to identify up to 50 peripheral blood mononuclear cell (PBMC) subpopulations in fresh blood samples. Further, cryopreserved PBMCs processed in another center were identically immunophenotyped in the same facility where the fresh blood specimens were analysed.Results In addition to major subpopulations (T and B lymphocytes, monocytes, dendritic cells (DC) and natural killer (NK) cells), we measured the frequencies of multiple CD4+ and CD8+ T cell, monocyte, and NK subsets. Among the studied subpopulations, DCs were significantly lower in CIS who converted to MS (CIS-C) compared to patients who did not (CIS-N). Also, CD56-CD16+ atypical NK subset was lower in CIS-C. We also studied cryopreserved CIS patient samples from a previous clinical trial involving the CIS populations. We observed significant differences between fresh and cryopreserved PBMC subpopulations. We were not able to detect the same differences in the cryopreserved samples.ConclusionsOur data using fresh blood samples reveals that while there were significant differences between CIS-N and CIS-C in the DCs and in one of the NK subsets, there was no overall difference between the immunophenotypes of CIS patients who did and did not convert to MS. These changes could be of physiological relevance to the disease pathogenesis. The fact that these differences were not observed in cryopreserved samples could mean that using fresh blood from patients may provide a more accurate tool to study the immune system composition.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMultiple Sclerosis Research Studies→Travaux en français237 207→