Molecular Diagnosis of Antibody-Mediated Rejection in Human Kidney Transplants
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-mediated rejection is the major cause of kidney transplant failure, but the histology-based diagnostic system misses most cases due to its requirement for C4d positivity. We hypothesized that gene expression data could be used to test biopsies for the presence of antibody-mediated rejection. To develop a molecular test, we prospectively assigned diagnoses, including C4d-negative antibody-mediated rejection, to 403 indication biopsies from 315 patients, based on histology (microcirculation lesions) and donor-specific HLA antibody. We then used microarray data to develop classifiers that assigned antibody-mediated rejection scores to each biopsy. The transcripts distinguishing antibody-mediated rejection from other conditions were mostly expressed in endothelial cells or NK cells, or were IFNG-inducible. The scores correlated with the presence of microcirculation lesions and donor-specific antibody. Of 45 biopsies with scores>0.5, 39 had been diagnosed as antibody-mediated rejection on the basis of histology and donor-specific antibody. High scores were also associated with unanimity among pathologists that antibody-mediated rejection was present. The molecular score also strongly predicted future graft loss in Cox regression analysis. We conclude that microarray assessment of gene expression can assign a probability of ABMR to transplant biopsies without knowledge of HLA antibody status, histology, or C4d staining, and predicts future failure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».