<scp>Anti‐KIF20B</scp> autoantibodies in systemic autoimmune rheumatic diseases: Their high prevalence in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
The kinesin superfamily protein 20B (KIF20B), also known as M-phase phosphoprotein-1, is a plus-end-directed motor enzyme for cytokinesis. Anti-KIF20B antibodies have been reported in idiopathic ataxia, but no previous studies have examined anti-KIF20B antibodies in systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs). We aimed to establish methods for detecting anti-KIF20B antibodies and to investigate the clinical significance of these antibodies in SARDs. Serum samples from 597 patients with various SARDs and 46 healthy controls (HCs) were included. Fifty-nine samples that had been examined by immunoprecipitation using the recombinant KIF20B protein produced by in vitro transcription/translation were used for establishing the ELISA cutoff with the same recombinant protein for measuring the anti-KIF20B antibodies. The ELISA performed well, showing close agreement with the immunoprecipitation results (Cohen's κ >0.8). The ELISA results for 643 samples showed the prevalence of anti-KIF20B to be higher in the systemic lupus erythematosus (SLE) patients than in the HCs (18/89 vs. 3/46, P = 0.045). Since no SARD other than SLE had higher frequencies of anti-KIF20B antibodies than those of the HCs, we investigated the clinical characteristics of anti-KIF20B antibody-positive cases in SLE. The score on the SLE Disease Activity Index-2000 (SLEDAI-2K) was significantly higher for the anti-KIF20B-positive SLE patients than for the anti-KIF20B-negative SLE patients (P = 0.013). In a multivariate regression analysis of the anti-single-stranded deoxyribonucleic acid, anti-double-stranded deoxyribonucleic acid, and anti-KIF20B antibodies, the presence of anti-KIF20B antibody was significantly associated with high SLEDAI-2K scores (P = 0.003). Anti-KIF20B antibodies were found in ~20% of patients with SLE and were associated with high SLEDAI-2K scores. Much larger cohort and longitudinal studies are needed to confirm the association between anti-KIF20B antibodies 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».