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Enregistrement W4409839207 · doi:10.1016/j.autrev.2025.103824

The emerging concept of ANCA-associated vasculitis related to inborn errors of immunity

2025· review· en· W4409839207 sur OpenAlexafffund
Clément Triaille, Benjamin Terrier, Alice Hadchouel, Élie Haddad, Augusto Vaglio, Marie‐Louise Frémond

Notice bibliographique

RevueAutoimmunity Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCHU Sainte-Justine FoundationWallonie-Bruxelles International
Mots-clésANCA-Associated VasculitisVasculitisMedicineImmunologyImmunityPathologyImmune systemDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ANCA-associated vasculitis (AAV) is a group of rare small vessels vasculitis that preferentially affect the kidneys, lungs and upper airways. Although the detailed pathophysiology remains unclear, genetic background has been shown to play a role in sporadic forms of AAV. The discovery of these susceptibility genes (and associated biological pathways) involved in AAV have shaped the current understanding of AAV pathophysiology. In addition to common genetic polymorphisms, specific rare inborn errors of immunity (IEI) have been described with a high frequency of ANCA (antineutrophil cytoplasmic antibodies) positivity and vasculitis features in young individuals (in addition to other manifestations). A systematic literature search revealed that patients with pathogenic variants in COPA, STING1, DNASE1L3, and PIK3CD are at increased risk of developing ANCA and AAV features, including alveolar hemorrhage, interstitial lung disease, pauciimmune glomerulonephritis, and upper airways involvement (septum perforation, saddle-nose deformity, chronic nasal/sinuses ulceration). Some of these IEI may also present with a mixed phenotype and/or auto-antibodies profile associating features of AAV and other autoimmune diseases (in particular systemic lupus erythematosus). Notably, a proportion of reports and series lack serological (ANCA specificity and titers) and/or histopathological data, making challenging to assess the likelihood for ANCA pathogenicity in some patients with IEI (as opposed to unspecific signs of biologic autoimmunity). This point is nonetheless essential to make appropriate therapeutic decisions. In addition, since most of the genes mentioned above are involved in the type 1 interferon signaling, the role of this pathway in AAV etiopathogenesis deserves further investigation. In this review, we will describe these IEI, their overlap with sporadic AAV, and their evocative features. Next, we will discuss how these monogenic conditions might inform our general understanding of AAV pathophysiology. We also propose some directions for future research in order to better define the link between ANCA and IEI. Finally, we will consider how making the diagnosis of an IEI in a patient with AAV features might impact individual management. Schematic clinical approach to the diagnosis and management of inborn errors of immunity with a presentation of ANCA-associated vasculitis (created with biorender.com ). Abbreviations: AAV: ANCA-associated vasculitis; ANCA: Antineutrophil cytoplasmic antibodies; COPA: Coatomer protein complex subunit α; DNASE1l3: Deoxyribonuclease 1 L3; IAH: Intra-alveolar hemorrhage; IFN: Interferon; ILD: Interstitial lung disease; JIA: Juvenile idiopathic arthritis; MPO: Myeloperoxidase; PIK3CD: Phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic Subunit Delta; PR3: Proteinase 3; SAVI: STING-associated vasculopathy with onset in infancy; SLE: Systemic lupus erythematosus • Increased risk of AAV has been identified in specific rare inborn errors of immunity (IEI). • The identification of monogenic forms of AAV has opened new research avenues to study AAV. • Sporadic and monogenic forms of AAV display both similarities and differences; some clues should prompt testing for IEI. • Diagnosing an IEI in a patient with AAV-like phenotype will impact the individual management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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