Developing Renal Allograft Surveillance Strategies – Urinary Biomarkers of Cellular Rejection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Developing tailored immunosuppression regimens requires sensitive, non-invasive tools for serial post-transplant surveillance as the current clinical standards with serum creatinine and proteinuria are ineffective at detecting subclinical rejection. The purpose of this review is: (i) to illustrate the rationale for allograft immune monitoring, (ii) to discuss key steps to bring a biomarker from bench-to-bedside, and (iii) to present an overview of promising biomarkers for cellular rejection. SOURCES OF INFORMATION: PubMed. FINDINGS: Recent multicentre prospective observational cohort studies have significantly advanced biomarker development by allowing for the adequately powered evaluation of multiple biomarkers capable of detecting allograft rejection. These studies demonstrate that urinary CXCR3 chemokines (i.e. CXCL9 and CXCL10) are amongst the most promising for detecting subclinical inflammation; increasing up to 30 days prior to biopsy-proven acute rejection; decreasing in response to anti-rejection therapy; and having prognostic significance for the subsequent development of allograft dysfunction. Urinary CXCR3 chemokines are measured by simple and cost-effective ELISA methodology, which can readily be implemented in clinical labs. LIMITATIONS: Many biomarker studies are performed in highly selected patient groups and lack surveillance biopsies to accurately classify healthy transplants. Few validation studies have been done in unselected, consecutive patient populations to characterize population-based diagnostic performance. IMPLICATIONS: Based on these data, prospective interventional trials should be undertaken to determine if chemokine-based post-transplant monitoring strategies can improve long-term renal allograft outcomes. This last step will be necessary to move novel biomarkers from the bench-to-bedside.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».