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 , and DPB1*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 , and DPB1*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, the DRB1*04:07 (odds ratio [OR 28.9]; corrected P = 2.7 × 10 −6 ) and DQB1*06:01 (OR 4.0; corrected P = 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.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».