IgG hexamers initiate acute lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Antibodies can initiate lung injury in a variety of disease states such as autoimmunity, transfusion reactions, or after organ transplantation, but the key factors determining in vivo pathogenicity of injury-inducing antibodies are unclear. A previously overlooked step in complement activation by IgG antibodies has been elucidated involving interactions between IgG Fc domains that enable assembly of IgG hexamers, which can optimally activate the complement cascade. Here, we tested the in vivo relevance of IgG hexamers in a complement-dependent alloantibody model of acute lung injury. We used three approaches to block alloantibody hexamerization (antibody carbamylation, the K439E Fc mutation, or treatment with domain B from Staphylococcal protein A), all of which reduced acute lung injury. Conversely, Fc mutations promoting spontaneous hexamerization made a harmful alloantibody into a more potent inducer of acute lung injury and rendered an innocuous alloantibody pathogenic. Treatment with a recombinant Fc hexamer 'decoy' therapeutic protected mice from lung injury, including in a model with transgenic human FCGR2A expression that exacerbated pathology. These results indicate a direct in vivo role of IgG hexamerization in initiating acute lung injury and the potential for therapeutics that inhibit or mimic hexamerization to treat antibody-mediated diseases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».