Understanding Anti-TNF Treatment Failure: Pre-Existing Antidrug Antibodies Are Common but Do Not Neutralize Drug Activity In Vitro or Influence Clinical Response to Infliximab or Adalimumab in Patients with Crohn Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to determine the prevalence, clinical impact, neutralizing capacity, and cross-reactivity of pre-existing antibodies to infliximab and adalimumab in antitumor necrosis factor (TNF) treatment-naïve patients with active luminal crohn disease. METHODS: The prevalence of antibodies to infliximab and adalimumab at entry to the "Personalised Anti-TNF Therapy in Crohn's Disease Study" (PANTS) were measured using the drug-tolerant IDKmonitor Total antidrug antibody ELISAs. Neutralizing capacity in positive cases was determined using iLite™ cell-based assays. RESULTS: Pre-existing antibodies to infliximab were more common (6.3%, 96/1525 vs 2.4%, 36/1525, P < 0.01) and detectable at higher concentrations [median (IQR) 23.9 (14.2-55.2) AU/mL vs 7.2 (6.3-10.4) AU/mL, P < 0.0001] to infliximab than adalimumab. A few patients [1.3% (95% CI 0.6-1.8) 20/1525] had antidrug antibody reactivity to both drugs. None of the detected antidrug antibodies had demonstrable anti-TNF neutralizing capacity. No associations were seen between pre-existing antibody positivity, adverse drug reactions, drug levels, or response status at weeks 14 or 54 or subsequent immunogenicity. Cross-reactivity with rheumatoid factor and antimouse antibodies was detected (>10 IU/mL) in 6.6% (95% CI 3.2-13.0) (7/106) and 17.0% (95% CI 10.5-25.2) (19/112) of patients with pre-existing antibodies. CONCLUSIONS: Pre-existing antidrug antibodies are common but do not neutralize anti-TNF drug activity in vitro, promote drug clearance, or influence clinical response to anti-TNF drugs. Further work is required to understand this cross-reactivity and to determine the exact nature of the antibodies detected in drug-naïve individuals.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».