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Enregistrement W4409786069 · doi:10.70962/cis2025abstract.48

Novel Physiology and Imaging Approaches for Enhanced Detection of Lung Disease in Common Variable Immunodeficiency

2025· article· en· W4409786069 sur OpenAlexaff
Ernest Hoptioncann, Rachel L. Eddy, Pariya Yousefi, Persia Pourshahnazari, Catherine M. Biggs, Jonathan H. Rayment

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Immunity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon variable immunodeficiencyLung diseaseDiseaseImmunodeficiencyMedicineBiologyLungImmunologyPathologyInternal medicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Common variable immunodeficiency (CVID) is an inborn error of immunity (IEI) characterized by hypogammaglobulinemia and impaired specific antibody responses. This fundamental crippling of immunity predisposes affected individuals to respiratory infections, inflammation, and malignancy, all of which contribute to CVID-associated lung disease. Early detection and treatment of lung disease in individuals with CVID is crucial for reducing both morbidity and mortality. However, existing diagnostic techniques carry limitations, ranging from the radiation exposure associated with computed tomography (CT) to the insensitivity of pulmonary function tests (PFTs). Objectives We aimed to assess the feasibility and sensitivity of novel lung monitoring tools (multiple breath washout [MBW] and hyperpolarized 129-xenon magnetic resonance imaging [XeMRI]) in individuals with CVID and known lung disease, compared with CT and PFTs. Methods MBW and XeMRI tests were performed during a single visit, and CT scan and PFT results were abstracted from clinical documentation within 3 months of the study visit. The MBW test assesses the gas clearing efficiency of the lungs by measuring the rate of clearance of a tracer gas over repeated cycles of free breathing (primary outcome is the lung clearance index [LCI], where a higher value reflects abnormal pulmonary physiology). XeMRI measures regional lung ventilation and gas exchange using hyperpolarized xenon gas as a contrast agent. Ventilation defect percent (VDP) serves as a whole-lung measure of ventilation inhomogeneity. Results We describe a cohort of five individuals with CVID and known lung disease, defined as bronchiectasis or interstitial lung disease on CT scan. Only one was classified as abnormal based on pulmonary function tests (PFTs). In contrast, 4/5 (80%) individuals were identified as abnormal through the MBW test; all five participants exhibited an abnormal VDP (Table 1). Table 1. CVID participant clinical info and lung function data compared with thresholds of normal. HC = healthy control; BE = bronchiectasis; ILD = interstitial lung disease; FVC = forced vital capacity; FEV1 = forced vital capacity in one second; TLC = total lung capacity; DLCO = diffusing capacity of the lungs for carbon monoxide; LCI = lung clearance index; VDP = ventilation defect percent. PFT and MBW z-scores are calculated using the reference equations from the Global Lung Function Initiative. Abnormal results are considered z-scores: <-1.65 (for PFTs) and >1.65 (for MBW). A VDP greater than 1% is considered abnormal, based on a threshold set in previous work. CVID Participant Data, Compared to Thresholds of Normal Participant 1 2 3 4 5 Clinical Info Age 35 22 34 38 56 Sex Male Male Male Male Male Lung Disease BE/ILD BE ILD ILD BE PFTs z-score FVC 0.04 0.62 -2.60* 0.57 1.60 FEV1 1.37 0.98 -3.27* -0.29 1.18 TLC -1.33 0.28 n/a 0.44 1.10 DLCO -0.34 -0.01 -5.26* -0.28 -0.01 MBW z-score LCI 1.88* 1.27 7.71* 1.92* 1.95* XeMRI VDP (%) 1.82* 1.93* 6.26* 1.88* 1.92* * denotes above/below the threshold of normal. Conclusions These findings illustrate that MBW and XeMRI can detect lung pathology in CVID patients overlooked by standard PFTs and without the radiation risk of CT scans. These novel modalities may, in the future, offer additional screening tools for clinicians to monitor for lung disease in this high-risk population, potentially providing an opportunity for earlier diagnosis and treatment. Figure 1. Representative images of ventilation from hyperpolarized xenon MRI. Yellow colored image is the xenon MRI signal overlaid on top of the structural MRI proton image. (A) A healthy 32-year-old participant (VDP = 0.37%) and (B) CVID participant 1 with CT-diagnosed interstitial lung disease and bronchiectasis (VDP = 1.82%). Arrows indicate regions of defective ventilation.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,316 · 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
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