Interferon and interferon-induced cytokines as markers of impending clinical progression in ANA+ individuals without a systemic autoimmune rheumatic disease diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Elevated levels of interferons (IFNs) are a characteristic feature of systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs) and may be useful in predicting impending symptomatic progression in anti-nuclear antibody-positive (ANA + ) individuals lacking a SARD diagnosis. Typically, these are measured by their effect on gene expression in the blood, which has limited their utility in clinical settings. Here, we assessed whether the measurement of serum IFN-α or selected IFN-induced cytokines accurately mirrors IFN-induced gene expression in ANA + individuals and investigated their utility as biomarkers of clinical progression. Methods A total of 280 subjects were studied, including 50 ANA − healthy controls, 160 ANA + individuals without a SARD diagnosis (96 asymptomatic, 64 with undifferentiated connective tissue disease), and 70 SARD patients. IFN-induced gene expression was measured by nanoString and cytokine levels by ELISA or Simoa. ANA + individuals lacking a SARD diagnosis who had the new onset of SARD criteria over the subsequent 2 years were defined as progressors. Results Measurement of IFN-α levels by high-sensitivity ELISA or Simoa correlated much better with IFN-induced gene expression than measurement of CXCL-10 or Galectin-9 levels. Despite this, high CXCL-10 and Galectin-9 levels were better predictors of subsequent progression in ANA + individuals than measures of IFN-α or IFN-induced gene expression with the optimal combination of predictive cytokines (CXCL-10 and IFN-α as measured by ELISA), resulting in a specificity and positive predictive value of 100%. Conclusion Easily performed ELISA assays for CXCL-10 and IFN-α can be used to predict ANA + individuals at high risk of imminent symptomatic progression.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».