Association Between HLA Alleles and Autoantibodies in Dermatomyositis Defined by Sarcoplasmic Expression of Myxovirus Resistance Protein A
Notice bibliographique
Résumé
Objective The diagnosis in the studies analyzing HLA of dermatomyositis (DM) was based on a combined clinical category of polymyositis/DM. This retrospective study investigated the associations of HLA with 5 DM-specific autoantibodies in Japanese patients diagnosed by muscle pathology. Methods We diagnosed Japanese patients with DM based on sarcoplasmic expression of myxovirus resistance protein A. These patients underwent investigation for 5 DM-specific autoantibodies and HLA genotyping. Results Of 175 patients (83 males and 92 females; range 1-86 yrs; mean 46 yrs), 173 (98.9%) had 1 of the 5 autoantibodies. Seven alleles—A*02:07, B*46:01, DRB1*04:07, DRB1*07:01, DRB1*08:03, DQB1*06:01, andDPB1*02:02—were more frequently detected in the patients with DM than healthy controls, but these associations were not significant after multiple testing correction. Stratifying by DM-specific autoantibodies, we found the associations of 6 already known and 7 new alleles—B*48:01, B*52:01, C*12:02, DRB1*04:05, DRB1*15:02, DPB1*05:01, andDPB1*09:01—with subsets of DM. Moreover, significant associations of 5 alleles with antinucleosome remodeling deacetylase complex (Mi-2) remained after multiple testing correction. In particular, theDRB1*04:07(odds ratio [OR 28.9]; correctedP= 2.7 × 10−6) andDQB1*06:01(OR 4.0; correctedP= 1.6 × 10−4) alleles were significantly more prevalent in patients with anti-Mi-2 antibody than in controls. Conclusion This study demonstrates DM-specific autoantibodies defined immunogenetic subsets of DM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».