Immune monitoring of pancreatic islet graft: towards a better understanding, detection and treatment of harmful events
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE OF THE FIELD: Long-term clinical outcomes of islet transplantation are hampered by rejection and recurrence of autoimmunity, which lead to a gradual decrease in islet function usually taking place over the first five years after transplantation. An accurate monitoring strategy could allow for the detection and treatment of harmful immune events, potentially resulting in higher rates of insulin-independence. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: This article provides a critical review of the various assays currently available for the assessment of allo- and autoimmunity both prior to and after islet transplantation. The accuracy in predicting clinical outcome is specifically addressed. WHAT THE READER WILL GAIN: Most current tests based on the assessment of allo- and auto-immune antibody are of minimal help in clinical practice. Cell-based tests (including the assessment of cytotoxic T lymphocyte precursors, proliferation tests, enzyme-linked immunospot) have the potential to allow earlier and more accurate detection of harmful events. TAKE HOME MESSAGE: A specific and accurate immune monitoring has the potential to significantly improve islet transplant outcomes. The development and use of such tests (favouring cell-based tests) should be promoted.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».