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Enregistrement W4383058532 · doi:10.1161/circulationaha.122.062776

Autoimmune Atrial Fibrillation

2023· article· en· W4383058532 sur OpenAlexaff
Ange Maguy, Yuvaraj Mahendran, Jean‐Claude Tardif, David Busseuil, Jin Li

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesUniversity of BernSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésAutoantibodyMedicineAtrial fibrillationInternal medicineElectrophysiologyAutoimmunityCardiologyEndocrinologyImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is by far the most common cardiac arrhythmia. In about 3% of individuals, AF develops as a primary disorder without any identifiable trigger (idiopathic or historically termed lone AF). In line with the emerging field of autoantibody-related cardiac arrhythmias, the objective of this study was to explore whether autoantibodies targeting cardiac ion channels can underlie unexplained AF. METHODS: Peptide microarray was used to screen patient samples for autoantibodies. We compared patients with unexplained AF (n=37 pre-existent AF; n=14 incident AF on follow-up) to age- and sex-matched controls (n=37). Electrophysiological properties of the identified autoantibody were then tested in vitro with the patch clamp technique and in vivo with an experimental mouse model of immunization. RESULTS: A common autoantibody response against K ir 3.4 protein was detected in patients with AF and even before the development of clinically apparent AF. K ir 3.4 protein forms a heterotetramer that underlies the cardiac acetylcholine-activated inwardly rectifying K + current, I KACh . Functional studies on human induced pluripotent stem cell–derived atrial cardiomyocytes showed that anti-K ir 3.4 IgG purified from patients with AF shortened action potentials and enhanced the constitutive form of I KACh , both key mediators of AF. To establish a causal relationship, we developed a mouse model of K ir 3.4 autoimmunity. Electrophysiological study in K ir 3.4-immunized mice showed that K ir 3.4 autoantibodies significantly reduced atrial effective refractory period and predisposed animals to a 2.8-fold increased susceptibility to AF. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first report of an autoimmune pathogenesis of AF with direct evidence of K ir 3.4 autoantibody-mediated AF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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