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Enregistrement W2317402249 · doi:10.1097/00007890-201211271-02358

Pre-Operative Regulatory T Cell Suppressive Function Correlates with Short-Term Graft Outcome after Kidney Transplantation

2012· article· en· W2317402249 sur OpenAlexaff
Mai‐Tien Nguyen, Elise Fryml, S. Liu, Jean Tchervenkov, Steven Paraskevas

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Outcome (game theory)TransplantationMedicineKidney transplantationFunction (biology)Graft rejectionRegulatory T cellInternal medicineImmunologyT cellBiologyImmune systemCell biologyIL-2 receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Regulatory T cells (Treg) are involved in preventing rejection and inducing tolerance after kidney transplantation by suppressing the action of effector T cells (Teff). A higher Treg frequency and suppressive function or a lower Teff frequency and proliferation prior to kidney transplantation could limit initial immunologic injury and be associated with better graft outcome post-transplant. We investigated whether Treg frequency and function or Teff frequency and proliferation correlated with estimated glomerular filtration rate (eGFR) following kidney transplantation. Methods: Peripheral blood was collected from 49 de novo kidney transplant recipients (44 deceased donors, 5 living donors) pre-operatively prior to induction immunosuppression (34 anti-thymocyte globulin, 12 alemtuzumab, 3 basiliximab). All recipients received tacrolimus and mycophenolate mofetil for maintenance immunosuppression, with corticosteroids used in all but the alemtuzumab group. Mononuclear cells were isolated by density centrifugation. CD4+CD25hiFoxP3+ Treg and CD4+CD25- Teff frequencies were measured by flow cytometry. For assessment of Treg suppressive function and Teff proliferation, CD4+CD25+ Treg (purity: 89 ± 1%) and CD4+CD25- Teff (purity: 85 ± 2%) were magnetically isolated. CFSE-labelled Teff were co-cultured in the presence of anti-CD3/CD28-coated beads with Treg at a 1:0 and 1:1 ratio for 5 days. Treg suppressive function was measured by percentage suppression of CFSE-labelled Teff proliferation. Graft function at 7, 14, 30, 90, and 180 days post-transplant was assessed by eGFR calculated by the MDRD formula. Correlations were made using Spearman's rank order correlation. Results: Pre-operative Treg frequency did not correlate with post-transplant eGFR. However, significant positive correlations were found between pre-operative Treg suppressive function and eGFR on post-transplant day 7, 14, 30, 90, and 180 (Fig 1A–E). Significant inverse correlations were also found between pre-operative Teff frequency and eGFR on post-transplant day 7, 14, and 30 (rs=-0.44 p< 0.01, rs=-0.35 p=0.02, and rs=-0.36 p=0.02 respectively). There were no correlations between pre-operative Teff proliferation and eGFR.[Figure 1]Conclusion: Pre-operative Treg suppressive function but not frequency correlated with graft function up to 180 days after kidney transplantation, while a weaker inverse correlation existed between pre-operative Teff frequency and graft function up to 30 days after transplantation. These results suggest that pre-operative Treg suppressive function measurement could be a tool to identify patients at risk for short-term graft dysfunction. Additionally, development of clinical strategies to enhance Treg suppressive function pre-emptively could improve outcomes in kidney transplantation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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