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Enregistrement W4282931474 · doi:10.1002/art.42262

Heavy Chain Constant Region Usage in Antibodies to Peptidylarginine Deiminase 4 as a Marker of Disease Subsets in Rheumatoid Arthritis

2022· article· en· W4282931474 sur OpenAlexaff
Eduardo Gómez-Bañuelos, Jing Shi, H Wang, Maria I. Danila, S. Louis Bridges, Jon T. Giles, Gary P. Sims, Felipe Andrade, Erika Darrah

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)Columbia College
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesMedImmune
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisAutoantibodyImmunoglobulin EAntibodyImmunologyRheumatoid factorOdds ratioInternal medicineArthritisImmunoglobulin GRheumatologyClinical significanceGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The study of autoantibody isotypes in autoimmune diseases is useful for identifying clinically relevant endotypes. This study was undertaken to study the prevalence and clinical significance of different isotypes and IgG subclasses of anti-peptidylarginine deiminase 4 (anti-PAD4) autoantibodies in individuals with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: In 196 RA subjects and 64 healthy controls, anti-PAD4 antibody types were determined using enzyme-linked immunosorbent assay. We investigated associations between anti-PAD4 antibodies and clinical outcomes, and relevant features were confirmed in an independent RA cohort. RESULTS: Anti-PAD4 IgG1, anti-PAD4 IgG2, anti-PAD4 IgG3, anti-PAD4 IgG4, anti-PAD4 IgA, and anti-PAD4 IgE antibodies were more frequent in RA patients than healthy controls (P < 0.001). Anti-PAD4 IgG1, anti-PAD4 IgG3, and anti-PAD4 IgE were associated with distinct clinical features. Anti-PAD4 IgG1 was predictive of progressive radiographic joint damage (odds ratio [OR] 4.88, P = 0.005), especially in RA patients without baseline joint damage (40% versus 0%, P = 0.003) or in those negative for anti-cyclic citrullinated peptide and/or rheumatoid factor (OR 32; P = 0.009). IgG1 was also associated with higher levels of C-reactive protein (P = 0.006) and interleukin-6 (P = 0.021). RA patients with anti-PAD4 IgG3 had higher baseline joint damage scores (median Sharp/van der Heijde score 13 versus 7, P = 0.046), while those with anti-PAD4 IgE had higher Disease Activity Score in 28 joints (median 4.0 versus 3.5, P = 0.025), more frequent rheumatoid nodules (31% versus 16%, P = 0.025), and more frequent interstitial lung disease (ground-glass opacification) (24% versus 9%, P = 0.014). Anti-PAD4 IgG1 antibody associations with joint damage were corroborated in an independent RA cohort. CONCLUSION: Anti-PAD4 IgG1, anti-PAD4 IgG3, and anti-PAD4 IgE antibodies identify discrete disease subsets in RA, suggesting that heavy chain usage drives distinct effector mechanisms of anti-PAD4 antibodies in RA.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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