Anti–platelet factor 4 antibody class and subclass in patients with vaccine-induced immune thrombocytopenia and thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
Background Vaccine-induced immune thrombocytopenia and thrombosis (VITT) is a rare complication of adenoviral vector–based SARS-CoV-2 vaccines caused by platelet-activating anti–platelet factor 4 (PF4, CXCL4) antibodies. Despite similarities to heparin-induced thrombocytopenia (HIT), the humoral characteristics of VITT antibodies remain largely unknown. Objectives In this study, we described the distribution of antibody classes and subclasses in patients with VITT and compared the findings with those in published reports from patients with HIT. Methods We studied acute samples from patients diagnosed with VITT ( n = 31) from Canada between March and July 2021. We quantified anti-PF4 antibody class and subclass distributions using an in-house anti-PF4 enzyme immunoassay. We then compared our results with clinical severity, such as time of symptom onset, platelet counts, and thrombosis. Results All VITT patients ( n = 31) had anti-PF4 immunoglobulin G (IgG) antibodies. Of those, 16 (51.6%) also had immunoglobulin M and 5 (16.1%) also had immunoglobulin A. For anti-PF4 IgG subclasses, of the 31 VITT patients with IgG anti-PF4, 28 (90.3%) had IgG1, 20 (64.5%) had IgG2, 4 (12.9%) had IgG3, and 1 (3.2%) had IgG4. No significant correlations were observed between acute-phase clinical characteristics of VITT and different antibody distributions. Conclusion Anti-PF4 antibodies in VITT patients were predominantly IgG, particularly IgG1 and IgG2. Compared with published data on HIT, VITT antibodies were more often IgG2 and less frequently immunoglobulin A. The role of IgG1 and IgG2 anti-PF4 antibodies in VITT pathogenesis remains unknown, but our findings can improve our understanding of VITT immunology including its clinical presentations and aid in designing monoclonal antibodies to study anti-PF4 disorders further.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».