Integrative analysis reveals CD38 as a therapeutic target for plasma cell-rich rheumatoid arthritis, pre-rheumatoid arthritis and systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Autoantibodies play a significant role in the progression and pathogenesis of many autoimmune diseases such as rheumatoid arthritis (RA) and systemic lupus erythematosus (SLE). No studies have analyzed the expression of plasma cell/plasmablast genes during RA disease progression and the potential of an anti-CD38 antibody in depleting plasma cells and plasmablasts for efficacy in autoimmunity. Therefore, we interrogated the rationale of daratumumab, an anti-CD38 monoclonal antibody, as a potential therapeutic in RA and SLE. RNA-Seq analysis of synovial biopsies from various stages of RA disease development shows that plasma cell/plasmablast-related genes CD38, XBP1, IRF4, PRDM1, IGJ and TNFSF13B are significantly up-regulated in synovial biopsies from arthralgia, undifferentiated arthritis, early RA and established RA compared to healthy and osteoarthritis controls. In addition, flow cytometry analysis reveals highest CD38 expression on plasma cells and plasmablasts compared to natural killer cells, classical dendritic cell (DC), plasmacytoid DC, and T cells, in peripheral blood of healthy control, SLE and RA donors. We show that IGJ expression mRNA strongly correlates with the number of plasma cell/plasmablast in SLE patient PBMCs. Most importantly, IGJ mRNA down-regulation correlates with daratumumab-mediated depletion of these cells ex vivo. The data indicates a potential use of IGJ mRNA as a surrogate pharmacodynamic biomarker in clinical testing of daratumumab. Taken together, our data provides rationale for daratumumab in the treatment of RA and SLE.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».