A novel cell type negatively associated with secondary autoimmunity in alemtuzumab-treated patients is revealed through single-cell longitudinal analysis of clinical trial samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alemtuzumab, a humanized anti-CD52 monoclonal antibody, is an approved treatment for relapsing forms of multiple sclerosis (RMS). While its efficacy has been demonstrated in clinical studies, its use is associated with unpredictable non-MS autoimmunity manifesting months or years after treatment. Approximately 40% of treated patients present with autoimmune thyroid events, 2% with platelet deficiency (immune thrombocytopenia; ITP)1, and 0.34% with autoimmune nephropathies2. The lack of predictive biomarkers necessitates careful monitoring in clinical practice with a Risk Management Plan or Risk Evaluation and Mitigation Strategy (RMP/REMS) in place for early detection of these autoimmune events. We carried out a longitudinal single-cell analysis of PBMCs in a small subset of alemtuzumab-treated patients from the phase 3 CARE-MS I (CAMMS323) study3 and identified a novel platelet lineage cell negatively associated with thyroid autoimmunity. This discovery raises the possibility that a shared underlying mechanism may contribute to the incidence of thyroid autoimmunity and ITP in alemtuzumab-treated patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».