Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: In the last decade, high-throughput molecular screening methods have revolutionized the transplantation research. This article reviews the new knowledge that has emerged from transplant patient sample-derived 'omics data by examining the interface between molecular signals and allograft pathology. RECENT FINDINGS: State-of-the-art molecular studies have shed light on the biology of organ transplant diseases and provided several potential molecular tests with diagnostic, prognostic, and theranostic applications for the implementation of personalized medicine in transplantation. By comprehensive molecular profiling of patient samples, we have learned numerous new insights into the effector mechanisms and parenchymal response during allograft diseases. It has become evident that molecular profiles are coordinated and move in patterns similar to histopathology lesions, and therefore lack qualitative specificity. However, molecular tests can empower precision diagnosis and prognostication through their objective and quantitative manner when they are integrated in a holistic approach with histopathology and clinical factors of patients. SUMMARY: Despite clever science and large amounts of public money invested in transplant 'omics studies, multiparametric molecular testing has not yet been translated to patient care. There are serious challenges in the implementation of transplant molecular diagnostics that have increased frustration in transplant community. We appeal for a full collaboration between pathologists and researchers to accelerate transition from research to clinical practice in transplantation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,012 | 0,010 |
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 ».