Identifying Subphenotypes of Antibody-Mediated Rejection in Kidney Transplants
Notice bibliographique
Résumé
The key lesions in antibody-mediated kidney transplant rejection (ABMR) are microcirculation inflammation (peritubular capillaritis and/or glomerulitis lesions, abbreviated "pg") and glomerular double contours (cg lesions). We used these features to explore subphenotypes in 164 indication biopsies with ABMR-related diagnoses: 137 ABMR (109 pure and 28 mixed with T cell-mediated rejection [TCMR]) and 27 transplant glomerulopathy (TG), identified from prospective multicenter studies. The lesions indicated three ABMR subphenotypes: pgABMR, cgABMR, and pgcgABMR. Principal component analysis confirmed these subphenotypes and showed that TG can be reclassified as pgcgABMR (n = 17) or cgABMR (n = 10). ABMR-related biopsies included 45 pgABMR, 90 pgcgABMR, and 25 cgABMR, with four unclassifiable. Dominating all time intervals was the subphenotype pgcgABMR. The pgABMR subphenotype presented earliest (median <2 years), frequently mixed with TCMR, and was most associated with nonadherence. The cgABMR subphenotype presented late (median 9 years). Subphenotypes differed in their molecular changes, with pgABMR having the most histologic-molecular discrepancies (i.e. potential errors). Donor-specific antibody (DSA) was not identified in 29% of pgcgABMR and 46% of cgABMR, but failure rates and molecular findings were similar to cases where DSA was known to be positive. Thus, ABMR presents distinct subphenotypes, early pg-dominant, late cg-dominant, and combined pgcg phenotype, differing in time, molecular features, accompanying TCMR, HLA antibody, and probability of nonadherence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».