Distinct HLA associations with autoantibody-defined subgroups in idiopathic inflammatory myopathies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients with idiopathic inflammatory myopathies (IIM), autoantibodies are associated with specific clinical phenotypes suggesting a pathogenic role of adaptive immunity. We explored if autoantibody profiles are associated with specific HLA genetic variants and clinical manifestations in IIM. METHODS: We included 1348 IIM patients and determined the occurrence of 14 myositis-specific or -associated autoantibodies. We used unsupervised cluster analysis to identify autoantibody-defined subgroups and logistic regression to estimate associations with clinical manifestations, HLA-DRB1, HLA-DQA1, HLA-DQB1 alleles, and amino acids imputed from genetic information of HLA class II and I molecules. FINDINGS: We identified eight subgroups with the following dominant autoantibodies: anti-Ro52, -U1RNP, -PM/Scl, -Mi2, -Jo1, -Jo1/Ro52, -TIF1γ or negative for all analysed autoantibodies. Associations with HLA-DRB1∗11, HLA-DRB1∗15, HLA-DQA1∗03, and HLA-DQB1∗03 were present in the anti-U1RNP-dominated subgroup. HLA-DRB1∗03, HLA-DQA1∗05, and HLA-DQB1∗02 alleles were overrepresented in the anti-PM/Scl and anti-Jo1/Ro52-dominated subgroups. HLA-DRB1∗16, HLA-DRB1∗07 alleles were most frequent in anti-Mi2 and HLA-DRB1∗01 and HLA-DRB1∗07 alleles in the anti-TIF1γ subgroup. The HLA-DRB1∗13, HLA-DQA1∗01 and HLA-DQB1∗06 alleles were overrepresented in the negative subgroup. Significant signals from variations in class I molecules were detected in the subgroups dominated by anti-Mi2, anti-Jo1/Ro52, anti-TIF1γ, and the negative subgroup. INTERPRETATION: Distinct HLA class II and I associations were observed for almost all autoantibody-defined subgroups. The associations support autoantibody profiles use for classifying IIM which would likely reflect underlying pathogenic mechanisms better than classifications based on clinical symptoms and/or histopathological features. FUNDING: See a detailed list of funding bodies in the Acknowledgements section at the end of the manuscript.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».