Strategy to achieve biomarker-driven immunosuppression after solid organ transplantation by an academic-industry partnership within the European BIO-DrIM consortium
Notice bibliographique
Résumé
Solid organ transplantation has emerged as the “gold standard” therapy for end-stage organ failure as it improves both quality of life and survival. Despite the progress in short-term graft survival, that is closely associated with the impressive reduction of acute rejections within the first year, long-term graft and patient survival remain almost un-changed and unsatisfactory. Incomplete control of chronic allograft injury but particularly the adverse effects of long-term immunosuppression, such as graft toxicity, diabetes, cardiovascular events, infections, and tumours continue to challenge the long-term success. In general, immunosuppression is applied as one-size-fits-all strategy. This can result in over- and under-immunosuppression of patients with low and high alloresponsiveness, respectively. Trial- and -error strategies to minimize or even completely wean of immunosuppression have a high failure rate. Consequently, there is an unmet medical need to develop biomarkers allowing objective risk stratification of transplant patients. To achieve this goal, we engaged in an academic-industrial partnership. The central focus of the European-wide BIO-DrIM consortium (BIOmarker-Driven IMmmunosuppression) is the implementation of biomarker-guided strategies for personalizing immunosuppression to improve the long-term outcome and to decrease the adverse effects and costs of chronic immunosuppression in solid organ transplant patients. The concept includes four innovative investigator-driven clinical trials designed by the consortium.
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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 | 0,073 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».