Anti–<scp>Valosin‐Containing</scp> Protein (<scp>VCP</scp>/p97) Autoantibodies in Inclusion Body Myositis and Other Inflammatory Myopathies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The rationale for this study was based on reports that valosin-containing protein (VCP) mutations are found in hereditary inclusion body myositis (IBM) and VCP was detected in rimmed vacuoles of sporadic IBM (sIBM) muscle biopsies. Autoantibodies to VCP have not been reported in sIBM or other inflammatory myopathies (IIMs). The aim of this study was to determine the frequency and clinical significance of anti-VCP antibodies in sIBM and other IIMs. METHODS: Sera were collected from 73 patients with sIBM and 383 comparators or controls, including patients with IIM (n = 69), those with juvenile dermatomyositis (JDM) (n = 67), those with juvenile idiopathic arthritis (JIA) (n = 47), those with primary biliary cholangitis (PBC) (n = 105), controls that were age matched to patients with sIBM (similarly aged controls [SACs]) (n = 63), and healthy controls (HCs) (n = 32). Immunoglobulin G antibodies to VCP were detected by addressable laser bead immunoassay using a full-length recombinant human protein. RESULTS: Among patients with sIBM, 26.0% (19/73) were positive for anti-VCP. The frequency in disease controls was 15.0% (48/320). Among SACs, the frequency was 1.6% (1/63), and in HCs 0% (0/32). Frequencies were 17.5% (11/63) for IIM, 25.7% (27/105) for PBC, 3.0% (2/67) for JDM, and 17.0% (8/47) for JIA. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of anti-VCP for sIBM were 26.0%, 87.2%, 28.4%, and 85.9%, respectively. Of patients with sIBM, 15.1% (11/73) were positive for both anti-VCP and anti-cytosolic 5'-nucleotidase 1A (NT5c1A). Eleven percent of patients (8/73) were positive for anti-VCP, but negative for anti-NT5c1A. CONCLUSION: Anti-VCP has low sensitivity and moderate specificity for sIBM but may help fill the seronegative gap in sIBM. Further studies are needed to determine whether anti-VCP is a biomarker for a clinical phenotype that may have clinical value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».