Anti-interleukin-6 Antibody Clazakizumab in Antibody-mediated Renal Allograft Rejection: Accumulation of Antibody-neutralized Interleukin-6 Without Signs of Proinflammatory Rebound Phenomena
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blockade of interleukin-6 (IL-6) has emerged as a promising therapeutic option for antibody-mediated rejection. Subtherapeutic anti-IL-6 antibody level or treatment cessation following prolonged cytokine neutralization may result in proinflammatory rebound phenomena via accumulation of IL-6 and/or modulated gene expression of major components of the IL-6/IL-6 receptor (IL-6R) axis. METHODS: We evaluated biologic material obtained from a randomized controlled, double-blind phase 2 trial designed to evaluate the safety and efficacy of the anti-IL-6 monoclonal antibody clazakizumab in late antibody-mediated rejection. Twenty kidney transplant recipients, allocated to clazakizumab or placebo, received 4-weekly doses over 12 wks, followed by a 40-wk extension where all recipients received clazakizumab. Serum proteins were detected using bead-based immunoassays and RNA transcripts using quantitative real-time polymerase chain reaction (peripheral blood) or microarray analysis (serial allograft biopsies). RESULTS: Clazakizumab treatment resulted in a substantial increase in median total (bound and unbound to drug) serum IL-6 level (1.4, 8015, and 13 600 pg/mL at 0, 12, and 52 wks), but median level of free (unbound to drug) IL-6 did not increase (3.0, 2.3, and 2.3 pg/mL, respectively). Neutralization of IL-6 did not boost soluble IL-6R or leukocyte or allograft expression of IL-6, IL-6R, and glycoprotein 130 mRNA. Cessation of treatment at the end of the trial did not result in a meaningful increase in C-reactive protein or accelerated progression of graft dysfunction during 12 mo of follow-up. CONCLUSION: Our results argue against clinically relevant rebound phenomena and modulation of major components of the IL-6/IL-6R axis following prolonged IL-6 neutralization with clazakizumab.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».