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Enregistrement W4409785857 · doi:10.70962/cis2025abstract.114

Autoantibodies in 22q11.2 Deletion Syndrome with and Without Schizophrenia

2025· article· en· W4409785857 sur OpenAlexaff
Kelly Maurer, Anne S. Bassett, Sarah E. Henrickson, Audrey Green, Victoria Guinta, Daniel E. McGinn, Bekah Wang, T. Blaine Crowley, Donna M. McDonald‐McGinn, Kathleen E. Sullivan

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Immunity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Artery Anomalies
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)AutoantibodyDeletion syndromeMedicineGeneticsBiologyImmunologyPsychiatryAntibodyPhenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Chromosome 22q11.2 deletion syndrome (22q11.2DS) is a common congenital primary immune deficiency that typically presents with conotruncal cardiac defects, hypocalcemia, palatal abnormalities, dysmorphic facial features, and diminished T cell numbers. In addition to increased risk of infection, increased rates of autoimmune disease have been associated with this condition. Disease progression can include neuropsychiatric symptoms. Autoimmunity has been linked to psychiatric disease in the general population and in the systemic lupus erythematosus (SLE) population. There is little known about patterns of autoantibodies in 22q11.2DS patients and whether they vary with age and neuropsychiatric symptoms. Methods The study population included children and adults with 22q11.2DS and healthy controls without 22q11.2DS or autoimmune disease. Plasma samples were sent to the University of Texas Southwestern Medical Center for panel IV and superpanel immunoglobulin G (IgG) and immunoglobulin M (IgM) autoantigen microarray. Normalized signal intensity was calculated for each antigen. Two-tailed Student’s t test was used for statistical analysis with Bonferroni correction for multiple hypothesis tests. R and ggplot2 were used for data analysis and heatmap creation. Results Data are available for 50 autoantigens and 80 subjects: 57 patients (29 adults and 28 children) and 23 controls (15 adults and 8 children). 10 adult patients had a diagnosis of schizophrenia. Adults with 22q11.2DS and schizophrenia had significantly elevated IgM and IgG titers to 18 autoantigens compared with all adults (controls and 22q11.2DS patients without schizophrenia), including histone H3, Smith and ribonucleoprotein, centromere proteins A and B, single-stranded deoxyribonucleic acid, and myeloperoxidase. Anti-histone H1 and H2A IgG and IgM titers were significantly higher in child patients; anti-histone H2B and myosin IgM titers were also significantly higher in child patients. About half of autoantigens tested had significantly lower titers in child patients compared with child controls (26 for IgG and 23 for IgM). IgG and IgM titers to IL-6 were lower in patients than controls across all comparisons, though not all reached a level of statistical significance once adjusted. Discussion Differences in autoantibody production in patients with 22q11.2DS may contribute to the increased rate of autoimmune disease, loss of tolerance, and neuropsychiatric symptoms seen in this population. Figure 1. (a) Immunoglobulin M (IgM) autoantibodies normalized signal intensity for patients with 22q11.2 deletion syndrome and controls. (b) Immunoglobulin G (IgG) autoantibodies normalized signal intensity for patients with 22q11.2 deletion syndrome and controls.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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