Molecular Landscape of T Cell–Mediated Rejection in Human Kidney Transplants: Prominence of CTLA4 and PD Ligands
Notice bibliographique
Résumé
We used expression microarrays to characterize the changes most specific for pure T cell-mediated rejection (TCMR) compared to other diseases including antibody-mediated rejection in 703 human kidney transplant biopsies, using a Discovery Set-Validation Set approach. The expression of thousands of transcripts--fold change and association strength--changed in a pattern that was highly conserved between the Discovery and Validation sets, reflecting a hierarchy of T cell signaling, costimulation, antigen-presenting cell (APC) activation and interferon-gamma (IFNG) expression and effects, with weaker associations for inflammasome activation, innate immunity, cytotoxic molecules and parenchymal injury. In cell lines, the transcripts most specific for TCMR were expressed most strongly in effector T cells (e.g. CTLA4, CD28, IFNG), macrophages (e.g. PDL1, CD86, SLAMF8, ADAMDEC1), B cells (e.g. CD72, BTLA) and IFNG-treated macrophages (e.g. ANKRD22, AIM2). In pathway analysis, the top pathways included T cell receptor signaling and CTLA4 costimulation. These results suggest a model in which TCMR creates an inflammatory compartment with a rigorous hierarchy dominated by the proximal aspects of cognate engagement of effector T cell receptor and costimulator triggering by APCs. The prominence of inhibitors like CTLA4 and PDL1 raises the possibility of active negative controls within the rejecting tissue.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».