Blister fluid as a cellular input for ex vivo diagnostics in drug-induced severe cutaneous adverse reactions improves sensitivity and explores immunopathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: testing methods, such as patch or intradermal testing, are limited by a lack of standardization and poor sensitivity. Modern approaches to testing include measurement of IFN-γ release from patient PBMCs stimulated with the suspected causative drug. Objective: diagnostics for drug-induced SCARs by comparing enzyme-linked immunospot (ELISpot) sensitivities and flow cytometry-based intracellular cytokine staining and determination of the cellular composition of separate samples (PBMCs or blister fluid cells [BFCs]) from the same donor. Methods: ELISpot and flow cytometry analyses of IFN-γ release were performed on donor-matched PBMC and BFC samples from 4 patients with SCARs with distinct drug hypersensitivity. Results: Immune responses to suspected drugs were detected in both the PBMC and BFC samples of 2 donors (donor patient 1 in response to ceftriaxone and case patient 4 in response to oxypurinol), with BFCs eliciting stronger responses. For the other 2 donors, only BFC samples showed a response to meloxicam (case patient 2) or sulfamethoxazole and its 4-nitro metabolite (case patient 3). Consistently, flow cytometry revealed a greater proportion of IFN-γ-secreting cells in the BFCs than in the PBMCs. The BFCs from case patient 3 were also enriched for memory, activation, and/or tissue recruitment markers over the PBMCs. Conclusion: Analysis of BFC samples for drug hypersensitivity diagnostics offers a higher sensitivity for detecting positive responses than does analysis of PBMC samples. This is consistent with recruitment (and enrichment) of cytokine-secreting cells with a memory/activated phenotype into blisters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».