Quantification of polyreactive immunoglobulin G facilitates the diagnosis of autoimmune hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Detection of autoantibodies is a mainstay of diagnosing autoimmune hepatitis (AIH). However, conventional autoantibodies for the workup of AIH lack either sensitivity or specificity, leading to substantial diagnostic uncertainty. We aimed to identify more accurate serological markers of AIH with a protein macroarray. APPROACH AND RESULTS: During the search for more-precise autoantibodies to distinguish AIH from non-AIH liver diseases (non-AIH-LD), IgG antibodies with binding capacities to many human and foreign proteins were identified with a protein macroarray and confirmed with solid-phase ELISAs in AIH patients. Subsequently, polyreactive IgG (pIgG) was exemplarily quantified by reactivity against human huntingtin-interacting protein 1-related protein in bovine serum albumin blocked ELISA (HIP1R/BSA). The diagnostic fidelity of HIP1R/BSA binding pIgG to diagnose AIH was assessed in a retrospective training, a retrospective multicenter validation, and a prospective validation cohort in cryoconserved samples from 1,568 adults from 10 centers from eight countries. Reactivity against HIP1R/BSA had a 25% and 14% higher specificity to diagnose AIH than conventional antinuclear and antismooth muscle antibodies, a significantly higher sensitivity than liver kidney microsomal antibodies and antisoluble liver antigen/liver pancreas antigen, and a 12%-20% higher accuracy than conventional autoantibodies. Importantly, HIP1R/BSA reactivity was present in up to 88% of patients with seronegative AIH and in up to 71% of AIH patients with normal IgG levels. Under therapy, pIgG returns to background levels of non-AIH-LD. CONCLUSIONS: pIgG could be used as a promising marker to improve the diagnostic workup of liver diseases with a higher specificity for AIH compared to conventional autoantibodies and a utility in autoantibody-negative AIH. Likewise, pIgG could be a major source of assay interference in untreated AIH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».