Neutrophil activation in patients with anti-neutrophil cytoplasmic autoantibody-associated vasculitis and large-vessel vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess markers of neutrophil activation such as calprotectin and N-formyl methionine (fMET) in anti-neutrophil cytoplasmic autoantibody-associated vasculitis (AAV) and large-vessel vasculitis (LVV). METHODS: Levels of fMET, and calprotectin, were measured in the plasma of healthy controls (n=30) and patients with AAV (granulomatosis with polyangiitis (GPA, n=123), microscopic polyangiitis (MPA, n=61)), and LVV (Takayasu's arteritis (TAK, n=58), giant cell arteritis (GCA, n=68)), at times of remission or flare. Disease activity was assessed by physician global assessment. In vitro neutrophil activation assays were performed in the presence or absence of formyl peptide receptor 1 (FPR1) inhibitor cyclosporine H. RESULTS: Levels of calprotectin, and fMET were elevated in patients with vasculitis as compared to healthy individuals. Levels of fMET correlated with markers of systemic inflammation: C-reactive protein (r=0.82, p<0.0001), and erythrocyte sedimentation rate (r=0.235, p<0.0001). The neutrophil activation marker, calprotectin was not associated with disease activity. Circulating levels of fMET were associated with neutrophil activation (p<0.01) and were able to induce de novo neutrophil activation via FPR1-mediated signaling. CONCLUSION: Circulating fMET appears to propagate neutrophil activation in AAV and LVV. Inhibition of fMET-mediated FPR1 signaling could be a novel therapeutic intervention for systemic vasculitides.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».