Développement de nouvelles immunothérapies pour le traitement de la lymphohistiocytose hémophagocytaire (HLH) à l’aide d’un modèle murin
Bibliographic record
Abstract
La lymphohistiocytose hémophagocytaire (HLH) est une maladie hyper-inflammatoire rare, mais potentiellement mortelle affectant surtout les jeunes enfants. Il existe deux formes de HLH : primaire et secondaire. La HLH primaire est causée par une mutation des gènes impliqués dans la voie cytotoxique médiée par les granules, alors que la HLH secondaire se développe en raison d’une condition préexistante, telle qu’un cancer, une infection chronique ou une transplantation. La HLH est caractérisée par le développement d’inflammation extrême, une production excessive de cytokines inflammatoires ainsi qu’une infiltration tissulaire massive par des lymphocytes T et des macrophages activés. À ce jour, le traitement de la HLH consiste d’abord à réduire l’inflammation à l’aide d’agents de chimiothérapie hautement toxiques et de corticostéroïdes, puis à procéder à une transplantation de cellules souches hématopoïétiques (CSH) chez les patients atteints de HLH primaire, le seul traitement disponible permettant la rémission de ces patients. Toutefois, les thérapies actuelles ne parviennent pas toujours à réduire l’inflammation extrême chez plusieurs patients atteints de HLH, si bien que le taux de mortalité avant la transplantation de CSH est toujours d’environ 20% à 25%. C’est pourquoi le développement de nouveaux traitements anti-inflammatoires, plus efficaces, représenterait une avancée majeure dans le traitement de la HLH. Des études dans des modèles murins avaient déjà démontré que l’utilisation d’anticorps bloquants ciblant l’IFNg (anti-IFNg) ou de ruxolitinib, un inhibiteur de JAK1/2 (« janus activated kinases 1/2 »), pouvait améliorer efficacement, quoique partiellement, les manifestations de la HLH. Nous avons donc émis l’hypothèse que l’utilisation d’une thérapie combinée ciblant des cytokines JAK-dépendantes et indépendantes serait plus efficace qu’une monothérapie pour diminuer les symptômes de la HLH. À l’aide d’un modèle murin déficient pour le gène de la perforine (PKO), nous avons comparé les effets de l’inhibition de l’IL-6 et de l’IL-18, deux cytokines fortement sécrétées dans la HLH, en combinaison avec soit de l’anti-IFNg ou du ruxolitinib. Nous avons aussi vérifié l’efficacité d’une thérapie combinée d’anti-IFNg et de ruxolitinib sur les manifestations de la HLH. Nos travaux ont montré que l’anti-IL-6R et l’anti-IL-18, lorsque combinés avec de l’anti-IFNg ou du ruxolitinib, amélioraient légèrement, mais pas de manière significative, les symptômes de la HLH. Par contre, l’utilisation d’une thérapie combinant du ruxolitinib avec de l’anti-IFNg générait un important effet de synergie sur la résolution des symptômes. Notre étude démontre que l’anti-IFNg et le ruxolitinib, même s’ils sont efficaces par eux-mêmes, devraient être utilisés en combinaison afin de prévenir la progression de la HLH. Cette étude est particulièrement pertinente puisque l’anti-IFNg a récemment été approuvé par la FDA pour le traitement de la HLH tandis que le ruxolitinib est présentement à l’étude chez l’humain.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".