ANTI-NEUTROPHIL EXTRACELLULAR TRAP ANTIBODIES IN AUTOIMMUNE RHEUMATIC DISEASES: A SUITABLE BIOMARKER OF THROMBOSIS IN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS
Notice bibliographique
Résumé
PV029 / #143 Poster Topic: AS04 - Biomarkers Background/Purpose The release of intracellular material during neutrophil extracellular trap (NET) formation – NETosis – could have a role in breaking immunological tolerance to self-components. When NETs are formed in an uncontrolled manner or are not cleared properly, the immune system might recognize NETs and trigger an autoimmune reaction against NET components, giving rise to anti-NET antibodies. To date, limited information is available regarding the prevalence and the clinical significance of anti-NET antibodies in Systemic Lupus Erythematosus (SLE), Systemic Sclerosis (SSc) and Rheumatoid Arthritis (RA) patients. This study aimed to elucidate the prevalence and the potential role as biomarker of anti-NET antibodies in SLE, SSc and RA patients. Methods Serum samples from SLE, SSc, RA and healthy donors (HD) were evaluated for antiNETs IgG, using an ELISA home-made coated with phorbol myristate acetate (PMA)-induced NET. Based on a positivity threshold set at the 99th percentile for HD sera we calculated the positive samples. Results We enrolled 349 patients with autoimmune rheumatic diseases (ARD), founding a prevalence of anti-NETs of about 40% (Figure 1). Of the 136 SLE patients (Table 1) 50 (36.8%) were anti-NETs positive, revealing an association between anti-NETs and Antiphospholipid Syndrome (APS) (OR 3.37 [95% CI 1.22-9.36], p = 0.02) and with an history of arterial thrombosis regardless of coexisting Secondary APS (SAPS) (OR 5.52 [95% CI 1.07-28.52], p = 0.032). In RA patients 52 out 131 (39.7%) tested positive for anti-NETs and we found a significant difference in the anti-NETs OD between seronegative (33/131) and seropositive patients (median 0.079 OD [IQR 0.04] vs median 0.084 OD [IQR 0.05] respectively; p = 0.04). Almost all RA patients (88.6%) with a positive anti-NETs test were ACPA-positive. Indeed, our results revealed a significant association between testing positive for anti-NETs and the presence of ACPA (p = 0.049). In addition, the anti-NETs OD was significantly greater in RA patients than in those with SLE (p = 0.016). Of the 82 SSc patients enrolled 33 (40%) were anti-NETs positive, and we found a direct correlation with CCL-18 (r 0.289 [CI 95% 0.04-0.50], p = 0.02), a biomarker of worst prognosis and mortality in ILD- SSc patients. Figure 1. Levels of anti-NET in autoimmune rheumatic disease (ARD) patients and healthy donors (HD) Table 1. Clinical and demographic features of Systemic Lupus Erythematosus patients Conclusions Anti-NETs are highly prevalent in ARD patients. In SLE patients, they are associated with APS and arterial thrombosis, a major cause of mortality in SLE. Their association with ACPA further highlighted the possible role of NETosis in RA.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».