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Enregistrement W3212528209 · doi:10.3899/jrheum.210391

High Systemic Type I Interferon Activity Is Associated With Active Class III/IV Lupus Nephritis

2021· article· en· W3212528209 sur OpenAlexvenueno aff
Taro Iwamoto, Jessica M. Dorschner, Shanmugapriya Selvaraj, Valeria Mezzano, Mark A. Jensen, Danielle Vsetecka, Shreyasee Amin, Ashima Makol, Thomas G. Osborn, Kevin G. Moder, Vaidehi Chowdhary, Peter Izmirly, H. Michael Belmont, Robert M. Clancy, Jill P. Buyon, Ming Wu, Cynthia A. Loomis, Timothy B. Niewold

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineLupus nephritisImmunologyNephritisSystemic diseaseInternal medicineImmunopathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Previous studies suggest a link between high serum type I interferon (IFN) and lupus nephritis (LN). We determined whether serum IFN activity is associated with subtypes of LN and studied renal tissues and cells to understand the effect of IFN in LN. Methods Two hundred and twenty-one patients with systemic lupus erythematosus were studied. Serum IFN activity was measured by WISH bioassay. mRNA in situ hybridization was used in renal tissue to measure expression of the representative IFN-induced gene, IFN-induced protein with tetratricopeptide repeats-1 (IFIT1), and the plasmacytoid dendritic cell (pDC) marker gene C-type lectin domain family-4 member C (CLEC4C). Podocyte cell line gene expression was measured by real-time PCR. Results Class III/IV LN prevalence was significantly increased in patients with high serum IFN compared with those with low IFN (odds ratio 5.40, P = 0.009). In multivariate regression models, type I IFN was a stronger predictor of class III/IV LN than complement C3 or anti-dsDNA antibody, and could account for the association of these variables with LN. IFIT1 expression was increased in all classes of LN, but most in the glomerular areas of active class III/IV LN kidneys. IFIT1 expression was not closely colocalized with pDCs. IFN directly activated podocyte cell lines to induce chemokines and proapoptotic molecules. Conclusion Systemic high IFN is involved in the pathogenesis of severe LN. We did not find colocalization of pDCs with IFN signature in renal tissue, and instead observed the greatest intensity of the IFN signature in glomerular areas, which could suggest a blood source of IFN.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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