WCN25-844 FELZARTAMAB FOR IgA NEPHROPATHY: FINAL RESULTS OF THE IGNAZ STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Methods: Serum and whole blood were collected pre/post-felza treatment in patients with aPLA2R+ PMN.Biomarker analyses were performed for aPLA2R (ELISA), total IgG (turbidimetry), anti-Tetanus Toxoid (TT) (ELISA), and B cell populations (flow cytometry).Results: Felza reduced aPLA2R comparably in patients with baseline levels <150 and >150 RU/mL (Table 1).A dose-dependent effect on aPLA2R reduction at 6mo was observed across both M-PLACE (9 infusions) and NewPLACE (5 or 2 infusions).Depletion of detectable CD38+ plasmablast cell counts was observed 1 wk after felza treatment.Treatment did not impact other B cell populations, as absolute counts of total, naïve, and memory B cells were unchanged.Total IgG decreased on treatment then recovered above baseline by end of study.Anti-TT titers decreased on treatment, however levels were maintained above the protective threshold (0.1 IU/mL).Conclusions: Felza selectively depleted CD38+ plasmablasts and plasma cells, reducing pathogenic aPLA2R to a greater extent than protective anti-TT titers and total IgG, which was dose-dependent and durable.Treatment of PMN with felza suggests an efficient and selective treatment concept with preservation of vaccine response compared to conventional immunosuppressive therapies.This abstract was also submitted for ASN Kidney Week 2023 congress.Table 1.Median baseline values and % change in key biomarkers in M-Place and NewPlace trials
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».