B-076 Detection of KLHL11 Autoantibodies Using a New Cell-based Indirect Immunofluorescence Assay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Autoantibodies against kelch-like protein 11 (KLHL11) were first described in 2019 as markers of paraneoplastic encephalitis. Early diagnosis and treatment are imperative to improve prognosis and outcome of affected patients. Rat brain immunohistochemistry was reported to be not useful in routine screening for KLHL11 antibodies. This study evaluates the performance of a new recombinant cell-based assay for the standardized detection of KLHL11-specific IgG and reports the characteristics of the examined patients. Methods Serum (n=9), CSF (n=5) and/or plasmapheresis (n=1) samples from 10 patients with clinical presentations compatible with anti-KLHL11 encephalitis as well as sera from 100 healthy blood donors were analyzed using a prototype indirect immunofluorescence assay (IFA; EUROIMMUN) based on recombinant HEK293 cells expressing human KLHL11. Results KLHL11 autoantibodies were detected at high titers in all samples (serum >1:1,000; CSF >1:320; plasma >1:100,000) from all (10/10) patients but in none (0/100) of the blood donors, indicating 100% sensitivity and specificity. Anti-KLHL11-positive patients had a median age of 52 years (range 27-71) and 80% were male. The most common reported clinical presentations were cerebellar syndrome (ataxia), brainstem diencephalic encephalitis, rhombencephalitis and limbic encephalitis. Testicular or ovarian tumors were found in 87.5% (7/8) of the cases with available results from malignancy screening. Conclusions The new cell-based IFA enables the sensitive and specific detection of KLHL11 autoantibodies, thus supporting the diagnosis of patients with predominantly paraneoplastic brainstem cerebellar syndrome. Future studies will evaluate assay performance in larger patient cohorts to address the reported association of KLHL11 autoimmunity with a wider spectrum of syndromes and tumors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».