NK Cell Transcripts and NK Cells in Kidney Biopsies from Patients with Donor-Specific Antibodies: Evidence for NK Cell Involvement in Antibody-Mediated Rejection
Notice bibliographique
Résumé
To explore the mechanisms of antibody-mediated rejection (ABMR) in kidney transplants, we studied the transcripts expressed in clinically indicated biopsies from patients with donor-specific antibody (DSA). Comparison of biopsies from DSA-positive versus DSA-negative patients revealed 132 differentially expressed transcripts: all were associated with class II DSA but none with class I DSA. Many transcripts were expressed in DSA-positive ABMR but were also expressed in T-cell-mediated rejection (TCMR), reflecting shared molecular features. Removal of shared transcripts created 23 DSA selective transcripts (DSASTs). Some DSASTs (6/23) showed selective high expression in NK cells, whereas others (8/23) were expressed in endothelium or in endothelium plus other cell types (7/23). Of 145 biopsies ranked by DSAST expression, the 25 with highest DSAST expression primarily consisted of ABMR (22/25, 88%), either C4d-positive or C4d-negative. By immunostaining, CD56+ and CD68+ cells in peritubular capillaries, but not CD3+ cells, were increased in ABMR compared to TCMR, compatible with a role for NK cells, as well as macrophages, as effectors in endothelial injury during ABMR. Thus, the strategy of using DSASTs in the biopsy to identify mechanism-related transcripts in biopsies from patients with clinical phenotypes indicates the selective involvement of NK cells in ABMR.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».