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Enregistrement W4411846613 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.tour7d

Alterations in Innate Immune Populations During Systemic Autoimmune Rheumatic Disease Development

2025· article· en· W4411846613 sur OpenAlexaffvenue
Carmen C. Ucciferri, Carol Nassar, Sindhu R. Johnson, Zahi Touma, Zareen Ahmad, Dennisse Bonilla, Linda T. Hiraki, Arthur Bookman, Joan Wither

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalSickKids FoundationMount Sinai HospitalArthritis Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInnate immune systemImmunologyAutoimmune diseaseSystemic diseaseImmune systemDiseaseRheumatic diseaseImmunopathologyRheumatoid arthritisAntibodyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Systemic autoimmune rheumatic diseases (SARD) are a group of chronic diseases characterized by the presence of antinuclear antibodies (ANAs).[1] However, ANAs cannot reliably be used as a diagnostic tool because a subset of healthy women are ANA+ (~20%) and the majority of these individuals will not progress to SARD.[2] Why some individuals progress while others remain asymptomatic is unknown. Our objective is to evaluate functional alterations in innate immune populations during SARD development. Methods Experiments have been completed to examine the composition of innate immune cells in PBMCs using CITE-Seq. Samples were used from 5 ANA- healthy controls, 11 ANA+ asymptomatic (5 progressors prior to progression, 6 non-progressors) and 8 early SARD patients. Five million freshly thawed PBMCs were depleted of T and B cells using α-CD3, -CD19 biotinylated antibodies with streptavidin coated magnetic beads. Purified innate immune cells were stained with a panel of oligo-conjugated antibodies for the identification of DC/monocyte populations. 9000 cells were sequenced at a depth of 50000 reads for gene expression and 5000 reads for CITE-Seq. Results Using both gene and surface protein expression, we identified 11 DC and monocyte populations (Figure 1A). Proportional analysis revealed an expansion of non-classical and activated non-classical monocytes in progressor and SARD patients (Figure 1B). SARD patients also exhibited higher proportions of cDC3s, VCAN+ monocytes and MME+ DCs than ANA+ individuals regardless of progression status suggesting a role for these cells in active disease (Figure 1B). Comparing ANA+ patients, classical, intermediate, and non-classical monocytes were expanded in progressors while cDC1s, cDC2s and pDCs were expanded in non-progressors (Figure 1B). Differential expression analysis indicated high expression of interferon stimulated genes in progressors and SARD patients, while non-progressors showed high expression of heat-shock proteins which have been shown to promote tolerogenic conditions. These differences in gene expression were observed across cell types, but intermediate monocytes are shown as representative cells due to their role in antigen presentation (Figure 1C). Several genes were differentially expressed between progressors and SARD, potentially highlighting distinct roles for genes in initiating and driving disease (Figure 1C). Further analysis will be done to examine pathways associated with these genes. Figure 1. A) UMAP of 11 annotated monocyte and DC clusters. B) Proportional analysis showing each cluster for control, non-progressor, progressor and SARD groups. Data was normalized to account for differences in cell counts per cluster and per patient sample. C) Heatmap showing differentially expressed genes in intermediate monocytes as a representative cell cluster. Similar trends were seen in the remaining cell types. Red arrows indicate genes of interest between progressor and SARD groups. Blue bars indicate differentially expressed genes between progressors and non-progressors. Conclusion Our data reveals differences in proportions and gene expression between progressors, non-progressors and SARD patients. Importantly, ANA+ progressors show expanded monocyte populations and functional differences compared to non-progressors even prior to progression. These results will allow us to investigate the immunological differences that may drive progression in SARD. [1.] Goldblatt F. Lancet 2013;382:797-808. [2.] Wither J. Arthritis Res Ther 2017;19:41.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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