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Enregistrement W4211036456 · doi:10.1186/s13223-022-00646-6

Allergic rhinitis, allergic contact dermatitis and disease comorbidity belong to separate entities with distinct composition of T-cell subsets, cytokines, immunoglobulins and autoantibodies

2022· article· en· W4211036456 sur OpenAlexvenueno aff
Wenjia Chai, Xuyi Zhang, M. T. Lin, Zhuo Chen, Xiaolin Wang, Changqing Wang, Aoyan Chen, Caisheng Wang, Hongwu Wang, Honghong Yue, Jingang Gui

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeneral Hospital of People’s Liberation ArmyBeijing Children's Hospital, Capital Medical UniversityCapital Medical University
Mots-clésImmunologyMedicineCD8Immunoglobulin EImmune systemAntibodyAutoantibodyAllergyPeripheral blood mononuclear cellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic rhinitis (AR) and allergic contact dermatitis (ACD) are prevalent allergic diseases and have significant impacts on patients' daily life. Despite many studies on AR or ACD have been conducted separately, little is known about the immune responses in patients of AR combined with ACD and the interplay between AR and ACD. Our study compared various aspects of immune elements in patients with AR or/and ACD, aiming to characterize the immune responses in AR, ACD, and AR combined with ACD. METHODS: A total of 57 patients diagnosed with AR or/and ACD and 28 healthy volunteers were included. AR patients were further divided into seasonal AR (SAR) and perennial AR (PAR). All subjects' blood samples were taken to assess the concentration of immunoglobulins, complement C3, C4, autoantibodies and cytokines in serum by immunoturbidimetry, ELISA or Luminex200 platform. Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were subjected to the analysis of lymphocyte subpopulations by flow cytometry. RESULTS: It indicated that AR disease caused elevated levels of IgE, IgA, IgG, IgG4, as well as IL-4, IL-15, IL-8 and IL-6 in serum. AR patients possessed a decreased CD4/CD8 ratio and an increased proportion of memory CD4 + T-cell subset, with a skewed Th2 response and an enhanced CD8 + T-cell activation. Compared with patients with sole AR or ACD condition, AR + ACD patients presented with a significantly increased proportion of memory CD8 + T-cell subset and were prone to autoimmune disorders as indicated by the increased autoantibodies. The immune elements in patients with ACD only were least affected compared with those in other conditions. Additionally, seasonal or perennial AR patients exhibited different cytokine profiles and proportions of memory T-cell subsets. CONCLUSIONS: In this study, we illuminated the respective characteristics of immune responses in AR, ACD, and AR combined with ACD. Meanwhile, we discovered that the PAR and SAR patients possessed different cytokine profiles and T-cell compartments. It suggested that these allergic conditions belong to different disease entities. Characterizing the detailed immune changes in these allergic diseases would help to develop proper treatments targeting particular immune elements in different allergic diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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