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Enregistrement W4366427883 · doi:10.22541/au.168187871.14331560/v1

Autoreactive IgE: pathogenic role and therapeutic target in autoimmune diseases

2023· preprint· en· W4366427883 sur OpenAlexaff
Nicolas Charles, Inge Kortekaas Krohn, Emek Kocatürk, Jörg Scheffel, Sabine Altrichter, Carolin Steinert, Yi‐Kui Xiang, Jan Gutermuth, Laurent L. Reber, Marcus Maurer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrticaria and Related Conditions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesFonds Wetenschappelijk OnderzoekFondation pour la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheLaboratoire d'Excellence Inflamex
Mots-clésImmunologyImmunoglobulin EIsotypeAutoantibodyAutoimmunityAntibodyBiologyAntigenPopulationMedicineMonoclonal antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoimmunity is the break of tolerance to self-antigens that leads to organ-specific or systemic diseases characterized by the presence of pathogenic autoreactive antibodies (AAb) produced by plasmablast and/or plasma cells. AAb are prevalent in the general population and not systematically associated with clinical symptoms. In contrast, in some individuals, these AAb are pathogenic and drive the development of signs and symptoms of antibody-mediated autoimmune diseases (AbAID). AAb production, isotype profiles, and glycosylations are promoted by pro-inflammatory triggers linked to genetic, environmental, and hormonal parameters. Recent evidence supports a role for pathogenic AAb of the IgE isotype in a number of AbAID. Autoreactive IgE can drive the activation of mast cells, basophils and other types of FcεRI-bearing cells and may play a role in promoting autoantibody production and other pro-inflammatory pathways. In this review, we discuss the current knowledge on the pathogenicity of autoreactive IgE in AbAID and their status as therapeutic targets. We also highlight unresolved issues including the need for assays that reproducibly quantify IgE AAbs, to validate their diagnostic and prognostic value, and to further study their pathophysiological contributions to AbAID.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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