Insights Into the Antigenic Repertoire of Unclassified Synaptic Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to characterize the sixth most common finding in our neuroimmunological laboratory practice (tissue assay-observed unclassified neural antibodies [UNAs]), combining protein microarray and phage immunoprecipitation sequencing (PhIP-Seq). METHODS: Patient specimens (258; 133 serums; 125 CSF) meeting UNA criteria were profiled; October 2022-September 2023. Top-ranking candidate antigens were validated in silico, by dual-staining confocal microscopy, and ≥ 1 protein-specific assay. Clinical data were reviewed. RESULTS: Among 21 patients, 11 autoantibodies were characterized (serum, 19; CSF, all 9 available). Autoantigens were CACNA1I, 1; CAMK2B, 2; CLIP2, 1; FMN2, 2; MAP1A, 2; MAP2, 5; NECAB1, 1; SNAP91, 3; SRCIN1, 1; SYNJ1, 1; SYT3, 2. Analytical validation was by confocal TIIFA (all), western blot (10/10 available), and cell-based assay (5/5 performed). Clinical accompaniments were: encephalitis, 6; brainstem encephalitis, 2; encephalomyelitis, 2; cerebellar ataxia, 2; longitudinally extensive transverse myelitis (LETM), 2; sensory neuronopathy, 1; peripheral neuropathy, 4, and movement disorders, 2. Inflammatory MRI abnormalities were identified in 5/16 patients (31%) with CNS disorders: T2 signal change (2), LETM (2), leptomeningeal enhancement (1). Seven of 8 (88%) had inflammatory CSF (pleocytosis, 5 [median 25.5 cells, range 7-294]; elevated IgG index/synthesis rate, 4; CSF-exclusive oligoclonal bands, 4). Six had paraneoplastic causation (lung cancer, 2; other, 4); 3 were postinfectious (1 each of COVID-19, HSV-1, and post-Group A streptococcal infection). Of 9 immunotherapy-treated patients, 5 improved. INTERPRETATION: UNAs are partly accounted for by a repertoire of diverse mostly intracellular synaptic antigens. Their characterization is expedited by protein arrays and PhIPSeq. Further individual studies are needed to assess them as disease biomarkers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».