Dimeric immunoglobulin A as a novel diagnostic marker of measles infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite tremendous measles incidence reduction through universal vaccination, elimination efforts rely on improved surveillance. Detection of anti-measles immunoglobulin M (IgM) by ELISA is the standard laboratory diagnostic method. However, true infection is rare and seroconversion following MMR vaccination also generates IgM, which results in low positive predictive values of assays in elimination settings, thus necessitating confirmatory testing. Improved diagnostic tests for measles infection are a World Health Organization (WHO) research priority. We investigated whether dimeric immunoglobulin A (dIgA), the predominant antibody produced in mucosal immunity, may be a marker of recent or acute measles infection. We examined a serological panel of confirmed measles infection (anti-measles IgM positives, n=50), and non-measles infection with rubella (n=36), roseola (n=40), chikungunya/dengue/zika (n=41), parvovirus (n=35) and other fever-rash illness of unknown cause (n=37). Sera were examined on a Micrommune anti-measles IgM, Euroimmun anti-measles virus lysate (VL) and nucleoprotein (NP) IgM kits. Assays were then modified to detect dIgA using an in-house protocol based on a recombinant chimeric secretory component protein and anti-secretory component monoclonal antibody. We observed significantly higher levels of anti-measles VL dIgA in measles samples than non-measles controls (p<0.001), and there was low correlation with IgM (R 2 : 0.01, p value:0.487). Unlike IgM, dIgA reactive to measles NP was not detected in most samples. Comparable diagnostic potential of anti-measles dIgA (AUC 0.920 - 0.945) to anti-measles IgM (AUC 0.986 – 0.995), suggests that dIgA may be a new blood-based marker of acute measles, independent of IgM, which merits further investigation and optimization.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».