Efficacy of Intravenous Immunoglobulins and Other Immunotherapies in Neurological Disorders and Immunological Mechanisms Involved
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to explore the role of immunotherapeutic strategies—primarily intravenous immunoglobulin (IVIG), plasma exchange (PLEX), and selected immunomodulatory agents—in the treatment of neurological and psychiatric disorders with suspected or confirmed autoimmune mechanisms. A central focus is placed on understanding the immunopathology of these conditions through the identification and characterization of disease-associated autoantibodies. Disorders such as autoimmune encephalitis, myasthenia gravis, limbic epilepsy, neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (NPSLE), and certain forms of schizophrenia have shown clinical responses to immunotherapy, suggesting an underlying autoimmune basis in a subset of patients. The review also highlights the diagnostic relevance of detecting autoantibodies targeting neuronal receptors, such as NMDA and AMPA receptors, or neuromuscular junction components, as biomarkers that guide therapeutic decisions. Furthermore, we synthesize findings from published randomized controlled trials (RCTs) that have validated the efficacy of IVIG and PLEX in specific diseases, such as Guillain–Barré syndrome, and myasthenia gravis. Emerging clinical evidence supports expanding these treatments to other conditions where autoimmunity is implicated. By integrating immunological insights with clinical trial data, this review offers a comprehensive perspective on how immunotherapies may be tailored to target autoimmune contributors to neuropsychiatric disease.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».