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Enregistrement W4392580698 · doi:10.1016/j.clinbiochem.2024.110746

Autoimmune central nervous system disorders: Antibody testing and its clinical utility

2024· article· en· W4392580698 sur OpenAlexfundno aff
Michael Gilligan, Christopher McGuigan, Andrew McKeon

Notice bibliographique

RevueClinical Biochemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthHealth Service ExecutiveWellcome TrustCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésAntibodyImmunologyAntigenAutoimmunityAutoimmune diseaseBiologyAntibody microarrayMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rapidly expanding repertoire of neural antibody biomarkers exists for autoimmune central nervous system (CNS) disorders. Following clinical recognition of an autoimmune CNS disorder, the detection of a neural antibody facilitates diagnosis and informs prognosis and management. This review considers the phenotypes, diagnostic assay methodologies, and clinical utility of neural antibodies in autoimmune CNS disorders. Autoimmune CNS disorders may present with a diverse range of clinical features. Clinical phenotype should inform the neural antibodies selected for testing via the use of phenotype-specific panels. Both serum and cerebrospinal fluid (CSF) are preferred in the vast majority of cases but for some analytes either CSF (e.g. N-methyl-D-aspartate receptor [NMDA-R] IgG) or serum (e.g. aquaporin-4 [AQP4] IgG) specimens may be preferred. Screening using 2 methods is recommended for most analytes, particularly paraneoplastic antibodies. We utilize murine tissue-based indirect immunofluorescence assay (TIFA) with subsequent confirmatory protein-specific testing. The cellular location of the target antigen informs choice of confirmatory diagnostic assay (e.g. blot for intracellular antigens such as Hu; cell-based assay for cell surface targets such as leucine-rich glioma inactivated 1 [LGI1]). Titers of positive results have limited diagnostic utility with the exception of glutamic acid decarboxylase (GAD) 65 IgG autoimmunity, which is associated with neurological disease at higher values. While novel antibodies are typically discovered using established techniques such as TIFA and immunoprecipitation-mass spectrometry, more recent high-throughput molecular technologies (such as protein microarray and phage-display immunoprecipitation sequencing) may expedite the process of antibody discovery. Individual neural antibodies inform the clinician regarding the clinical associations, oncological risk stratification and tumor histology, the likely prognosis, and immunotherapy choice. In the era of neural antibody biomarkers for autoimmune CNS disorders, access to appropriate laboratory assays for neural antibodies is of critical importance in the diagnosis and management of these disorders.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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