Protective anti-donor IgM production after crossmatch positive liver-kidney transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism by which a liver transplantation might protect a simultaneous kidney transplant in a crossmatch-positive recipient is unknown. Flow cytometry crossmatch (FCXM) has increased the sensitivity of donor-specific antibody (DSA) detection compared with complement-dependant cytotoxicity (CDC). Here we compare the outcome of a liver-kidney transplantation (LKT), which was CDC and FCXM positive, to the mate-isolated kidney transplantation (KT), which was CDC negative but FCXM positive, from the same donor. Immunoglobulin G (IgG) and immunoglobulin M (IgM) DSAs were measured by FCXM using splenocytes and purified T cells. The KT graft was hyperacutely rejected and removed, but the LKT graft survived without episodes of rejection. Both the KT and the LKT recipients had high levels of circulating antidonor IgG, but not IgM, before transplantation. By day 3, antidonor IgG and IgM in the LKT recipient increased 2 and 7 fold respectively, whereas the KT recipient maintained the high IgG level but did not increase IgM. Histology of the KT graft showed IgG and complement (C1q) deposition, but in the LKT grafts, IgM was deposited without IgG or C1q. Circulating IgG and IgM DSAs returned to background by day 10 and were still at background on day 100. We report a crossmatch-positive LKT where posttransplantation production of IgM DSA, which failed to fix complement, appeared to protect the grafts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».