Using Molecular Phenotyping to Guide Improvements in the Histologic Diagnosis of T Cell–Mediated Rejection
Notice bibliographique
Résumé
Recognition that some lesions typical of T cell–mediated rejection (TCMR) also occur in antibody-mediated rejection requires revision of the histologic TCMR definition. To guide this process, we assessed the relative importance of various lesions and the performance of new histology diagnostic algorithms, using molecular TCMR scores as histology-independent estimates of true TCMR. In 703 indication biopsies, random forest analysis and logistic regression indicated that interstitial infiltrate (i-lesions) and tubulitis (t-lesions) were the key histologic predictors of molecular TCMR, with arteritis (v-lesions) having less importance. Histology predicted molecular TCMR more accurately when diagnoses were assigned by strictly applying the Banff rules to the lesion scores and redefining isolated v-lesion TCMR. This improved prediction from area under the curve (AUC) 0.70 with existing rules to AUC 0.80. Further improvements were achieved by introducing more categories to reflect inflammation (AUC 0.84), by summing the lesion scores (AUC 0.85) and by logistic regression (AUC 0.90). We concluded that histologic assessment of TCMR can be improved by placing more emphasis on i- and t-lesions and incorporating new algorithms for diagnosis. Nevertheless, some discrepancies between histologic and molecular diagnoses persist, partially due to the inherent nonspecificity of i- and t-lesions, and molecular methods will be required to help resolve these cases. Recognition that some lesions typical of T cell–mediated rejection (TCMR) also occur in antibody-mediated rejection requires revision of the histologic TCMR definition. To guide this process, we assessed the relative importance of various lesions and the performance of new histology diagnostic algorithms, using molecular TCMR scores as histology-independent estimates of true TCMR. In 703 indication biopsies, random forest analysis and logistic regression indicated that interstitial infiltrate (i-lesions) and tubulitis (t-lesions) were the key histologic predictors of molecular TCMR, with arteritis (v-lesions) having less importance. Histology predicted molecular TCMR more accurately when diagnoses were assigned by strictly applying the Banff rules to the lesion scores and redefining isolated v-lesion TCMR. This improved prediction from area under the curve (AUC) 0.70 with existing rules to AUC 0.80. Further improvements were achieved by introducing more categories to reflect inflammation (AUC 0.84), by summing the lesion scores (AUC 0.85) and by logistic regression (AUC 0.90). We concluded that histologic assessment of TCMR can be improved by placing more emphasis on i- and t-lesions and incorporating new algorithms for diagnosis. Nevertheless, some discrepancies between histologic and molecular diagnoses persist, partially due to the inherent nonspecificity of i- and t-lesions, and molecular methods will be required to help resolve these cases.
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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 | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».