Ex vivo diagnostics using varied cellular inputs in drug-induced severe cutaneous adverse reactions
Notice bibliographique
Résumé
Background Drug-induced severe cutaneous adverse reactions (SCARs) are presumed T-cell-mediated hypersensitivities associated with significant morbidity and mortality. Traditional in-vivo testing methods, such as patch or intradermal testing, are limited by a lack of standardisation and poor sensitivity. Modern approaches to testing include measurement of IFN-γ release from patient peripheral blood mononuclear cells (PBMC) stimulated with the suspected causative drug. Objective We sought to improve ex-vivo diagnostics for drug-induced SCAR by comparing enzyme-linked immunospot (ELISpot) sensitivities and flow cytometry-based intracellular cytokine staining (ICS) and cellular composition of separate samples (PBMC or blister fluid cells (BFC)) from the same donor. Methods IFN-γ release ELISpot and flow cytometry analyses were performed on donor-matched PBMC and BFC samples from four SCAR patients with distinct drug-allergies. Results Immune responses to suspected drugs were detected in both PBMC and BFC samples of two donors (Case 1 in response to ceftriaxone and Case 4 to oxypurinol), with BFC eliciting stronger responses. For two other donors, only BFC samples showed a response to meloxicam(Case 2) or sulfamethoxazole and its 4-Nitro metabolite (Case 3). Consistently, flow cytometry revealed a greater proportion of IFN-γ-secreting cells in the BFC compared to PBMC. BFC cells from Case 3 were also enriched for memory/activation/tissue-recruitment markers over PBMC. Conclusion Analysis of BFC samples for drug-allergy diagnostics offers a higher sensitivity for detecting positive responses compared to PBMC. This is consistent with recruitment (and enrichment) of cytokine-secreting cells with a memory/activated phenotype into blisters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».