Novel autoantibody targets identified in patients with autoimmune hepatitis (AIH) by PhIP-Seq reveals pathogenic insights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Autoimmune hepatitis (AIH) is a severe disease characterized by elevated immunoglobin levels. However, the role of autoantibodies in the pathophysiology of AIH remains uncertain. Methods Phage Immunoprecipitation-Sequencing (PhIP-seq) was employed to identify autoantibodies in the serum of patients with AIH ( n = 115), compared to patients with other liver diseases (metabolic associated steatotic liver disease (MASH) n = 178, primary biliary cholangitis (PBC), n = 26, or healthy controls, n = 94). Results Logistic regression using PhIP-seq enriched peptides as inputs yielded a classification AUC of 0.81, indicating the presence of a predictive humoral immune signature for AIH. Embedded within this signature were disease relevant targets, including SLA/LP, the target of a well-recognized autoantibody in AIH, disco interacting protein 2 homolog A (DIP2A), and the relaxin family peptide receptor 1 (RXFP1). The autoreactive fragment of DIP2A was a 9-amino acid stretch nearly identical to the U27 protein of human herpes virus 6 (HHV-6). Fine mapping of this epitope suggests the HHV-6 U27 sequence is preferentially enriched relative to the corresponding DIP2A sequence. Antibodies against RXFP1, a receptor involved in anti-fibrotic signaling, were also highly specific to AIH. The enriched peptides are within a motif adjacent to the receptor binding domain, required for signaling and serum from AIH patients positive for anti-RFXP1 antibody was able to significantly inhibit relaxin-2 singling. Depletion of IgG from anti-RXFP1 positive serum abrogated this effect. Conclusions These data provide evidence for a novel serological profile in AIH, including a possible functional role for anti-RXFP1, and antibodies that cross react with HHV6 U27 protein.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».