Elevated CXCL10 (IP-10) in Bronchoalveolar Lavage Fluid Is Associated With Acute Cellular Rejection After Human Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: CXCL10 (IP-10) is a potent chemoattractant for T cells that has been postulated to play a role in infection and acute cellular rejection (ACR) in animal models. We measured CXCL10 (IP-10) (and other cytokines previously implicated in the pathogenesis of ACR) in the bronchoalveolar lavage (BAL) of lung transplant recipients (LTRs) to determine the association between CXCL10 (IP-10) and ACR in LTRs. METHODS: In a prospective study of 85 LTRs, expression of cytokines (tumor necrosis factor, interferon-γ, interleukin [IL]-6, IL-8, IL-15, IL-16, IL-17, CXCL10 [IP-10], and MCP-1 [CCL2]) in BAL samples (n=233) from patients with episodes of ACR (n=44), infection ("Infect"; n=25), concomitant "Infect+ACR" (n=10), and "No Infect and No ACR" (n=154) were analyzed. RESULTS: The levels of both CXCL10 (IP-10) and IL-16 were significantly increased in histologically proven ACR compared with the "No Infect and No ACR" group (CXCL10 [IP-10]: 107.0 vs. 31.9 pg/mL [P=0.001] and IL-16: 472.1 vs. 283.01 pg/mL [P=0.01]). However, in a linear mixed-effects model, significant association was found only between CXCL10 (IP-10) and ACR. A one-log increase of CXCL10 (IP-10) was associated with a 40% higher risk of ACR (odds ratio, 1.4; 95% confidence interval, 1.12-1.84). CONCLUSION: Higher values of CXCL10 (IP-10) in BAL fluid are associated with ACR in LTRs, suggesting a potential mechanistic role in the pathogenesis of ACR in LTRs. These results suggest that therapeutic strategies to inhibit CXCL10 (IP-10) and or its cognate receptor, CXCR3, warrant investigation to prevent and/or treat ACR in clinical lung transplantation.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».