Differing Effects of Rapamycin or Calcineurin Inhibitor on T-Regulatory Cells in Pediatric Liver and Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
In a cross-sectional study, we assessed effects of calcineurin inhibitor (CNI) or rapamycin on T-regulatory (Treg) cells from children with stable liver (n = 53) or kidney (n = 9) allografts several years posttransplant. We analyzed Treg number, phenotype, suppressive function, and methylation at the Treg-specific demethylation region (TSDR) using Tregs and peripheral blood mononuclear cells. Forty-eight patients received CNI (39 as monotherapy) and 12 patients received rapamycin (9 as monotherapy). Treg numbers diminished over time on either regimen, but reached significance only with CNI (r =-0.424, p = 0.017). CNI levels inversely correlated with Treg number (r =-0.371, p = 0.026), and positively correlated with CD127+ expression by Tregs (r = 0.437, p = 0.023). Patients with CNI levels >3.6 ng/mL had weaker Treg function than those with levels <3.6 ng/mL, whereas rapamycin therapy positively correlated with Treg numbers (r = 0.628, p = 0.029) and their expression of CTLA4 (r = 0.726, p = 0.041). Overall, CTLA4 expression, TSDR demethylation and an absence of CD127 were important for Treg suppressive function. We conclude that rapamycin has beneficial effects on Treg biology, whereas long-term and high dose CNI use may impair Treg number, function and phenotype, potentially acting as a barrier to attaining host hyporesponsiveness to an allograft.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».