Serum IFNα2 levels are associated with disease activity and outperform IFN-I gene signature in a longitudinal childhood-onset SLE cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the association of serum IFNα2 levels measured by ultrasensitive single-molecule array (Simoa) and the IFN-I gene signature (IGS) with disease activity and determine whether these assays can mark disease activity states in a longitudinal cohort of childhood-onset SLE (cSLE) patients. METHODS: Serum IFNα2 levels were measured in 338 samples from 48 cSLE patients and 67 healthy controls using an IFNα Simoa assay. Five-gene IGS was measured by RT-PCR in paired whole blood samples. Disease activity was measured by clinical SELENA-SLEDAI and BILAG-2004. Low disease activity was defined by Low Lupus Disease Activity State (LLDAS) and flares were characterized by SELENA-SLEDAI flare index. Analysis was performed using linear mixed models. RESULTS: A clear positive correlation was present between serum IFNα2 levels and the IGS (r = 0.78, P < 0.0001). Serum IFNα2 levels and IGS showed the same significant negative trend in the first 3 years after diagnosis. In this timeframe, mean baseline serum IFNα2 levels decreased by 55.1% (Δ 201 fg/ml, P < 0.001) to a mean value of 164 fg/ml, which was below the calculated threshold of 219.4 fg/ml that discriminated between patients and healthy controls. In the linear mixed model, serum IFNα2 levels were significantly associated with both cSELENA-SLEDAI and BILAG-2004, while the IGS did not show this association. Both IFN-I assays were able to characterize LLDAS and disease flare in receiver operating characteristic analysis. CONCLUSIONS: Serum IFNα2 levels measured by Simoa technology are associated with disease activity scores and characterize disease activity states in cSLE.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».