Effects of Donor Age and Cell Senescence on Kidney Allograft Survival
Notice bibliographique
Résumé
The biological processes responsible for somatic cell senescence contribute to organ aging and progression of chronic diseases, and this may contribute to kidney transplant outcomes. We examined the effect of pre-existing donor aging on the performance of kidney transplants, comparing mouse kidney isografts and allografts from old versus young donors. Before transplantation, old kidneys were histologically normal, but displayed an increased expression of senescence marker p16(INK4a). Old allografts at day 7 showed a more rapid emergence of epithelial changes and a further increase in the expression of p16(INK4a). Similar but much milder changes occurred in old isografts. These changes were absent in young allografts at day 7, but emerged by day 21. The expression of p16(INK4a) remained low in young kidney allografts at day 7, but increased with severe rejection at day 21. Isografts from young donors showed no epithelial changes and no increase in p16(INK4a). The measurements of the alloimmune response-infiltrate, cytology, expression of perforin, granzyme B, IFN-gamma and MHC-were not increased in old allografts. Thus, old donor kidneys display abnormal parenchymal susceptibility to transplant stresses and enhanced induction of senescence marker p16(INK4a), but were not more immunogenic. These data are compatible with a key role of somatic cell senescence mechanisms in kidney transplant outcomes by contributing to donor aging, being accelerated by transplant stresses, and imposing limits on the capacity of the tissue to proliferate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».