RELATIONSHIP BETWEEN AUTOANTIBODY-DEFINED SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS SUBGROUPS AND CLINICAL MANIFESTATIONS: PRELIMINARY FINDINGS FROM ILUPUS STUDY
Notice bibliographique
Résumé
PV191 / #129 Poster Topic: AS22 - SLE Heterogeneity Background/Purpose Characterization of systemic lupus erythematosus (SLE) patients using autoantibody profiles has successfully identified less heterogeneous subgroups of patients with multifaceted clinical manifestations. These subgroups are associated with distinct clinical manifestations, immunological markers, and genetic factors, leading to the identification of more homogeneous, clinically actionable SLE subgroups. However, these findings have been predominantly derived from individuals of White European descent, underscoring the necessity to replicate these studies in populations with diverse ancestral backgrounds. Hence, we aimed to subgroup Malay SLE patients based on their autoantibody profiles. Methods This is cross-sectional study comprising a total of 191 Malay SLE patients meeting the 2019 EULAR/ACR Classification Criteria. The sera samples of the participants were subjected for autoantibody profiling based on the 15 SLE-associated autoantibodies (ie, anti-Rib.P_protein IgG /anti-histones IgG /anti-nucleosome IgG /anti-SSB IgG /anti-Ro52 IgG /anti-SSA IgG /anti-Sm IgG /anti-nRNP_Sm IgG /anti-cardiolipin IgG /anti-cardiolipin IgM /anti-β2glycoprotein IgG /anti-β2glycoprotein IgM /anti-phosphatidylserine IgG /anti-phosphatidylserine IgM) using immunoblot and ELISA methods. Unsupervised cluster analysis and logistic regression were used to define autoantibody-based SLE subgroups and explore their clinical associations. Results Our data showed 93% of the 191 SLE patients were female, with a mean age of 41.14 (±12.11) years. Four distinct clusters were identified: Cluster 1 (26.18%) was characterized by anti-Ro52 IgG (78%) and anti-SSA IgG (88%) autoantibodies; Cluster 2 (35.08%) by anti-nRNP_Sm IgG (68.1%); Cluster 3 (12.04%) by anti-histone IgG, anti-nucleosome IgG, and anti-nRNP_Sm IgG (91.3%); and Cluster 4 (26.70%) was autoantibody negative. Cluster 2 was associated with organ damage (OR 3.00, 95% CI 1.11-8.92), and Cluster 3 with active disease (SLEDAI-2K≥6) (OR 5.65, 95% CI 1.30-29.99), mucocutaneous manifestations (OR 9.94, 95% CI 2.29-55.12), and renal involvement (OR 6.67, 95% CI 1.14-54.87). Conclusions Our findings in Malay SLE patients reinforce the concept of subgrouping clinically heterogeneous SLE patients according to their autoantibody profiles is a promising strategy for precision medicine. Our results support subgrouping by autoantibody profiles and highlight the need for further research in diverse populations to validate these subgroups across ethnicities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».