IgE binding to linear epitopes of Ara h 2 in peanut allergic preschool children undergoing oral Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For patients with peanut allergy, there are currently no methods to predict who will develop sustained unresponsiveness (SU) after oral immunotherapy (OIT). OBJECTIVE: Assess IgE binding to peanut (PN), Ara h 2, and specific linear epitopes of Ara h 2 as predictors of the important clinical parameters: eliciting dose threshold and attainment of SU following OIT. METHODS: Samples and clinical data were collected from children undergoing OIT. PN- and Ara h 2-sIgE were quantified by ImmunoCAP<sup>®</sup> . IgE binding to linear peptides of Ara h 2 and Ara h 6 was measured with peptide microarrays. RESULTS: Values of PN-sIgE correlated with eliciting dose (P = .001) and with a higher likelihood of achieving SU (P < .0001), but these relationships were lost at higher values for PN-sIgE (≥14 kIU for eliciting dose and ≥35 kIU/L for SU). In subjects with PN-sIgE ≥ 14 kIU/L, binding of IgE to epitopes 5 and 6 of Ara h 2 was associated with a lower eliciting dose at baseline challenge (P < .001; P<sub>c</sub> < .02). In subjects with PN-sIgE ≥ 35 kIU/L, a combined model of IgE binding to epitopes 1, 5 and 6 with PN-sIgE was highly predictive of attainment of SU (AUC of 0.86; P = .0067). CONCLUSION: In young patients with peanut allergy, measurement of PN-sIgE and IgE binding to specific linear epitopes of Ara h 2 in baseline samples may allow stratification of patients regarding sensitivity to challenge and outcome of OIT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».