High-risk corneal allografts: A therapeutic challenge
Notice bibliographique
Résumé
Corneal transplantation is the most common surgical procedure amongst solid organ transplants with a high survival rate of 86% at 1-year post-grafting. This high success rate has been attributed to the immune privilege of the eye. However, mechanisms originally thought to promote immune privilege, such as the lack of antigen presenting cells and vessels in the cornea, are challenged by recent studies. Nevertheless, the immunological and physiological features of the cornea promoting a relatively weak alloimmune response is likely responsible for the high survival rate in "low-risk" settings. Furthermore, although corneal graft survival in "low-risk" recipients is favourable, the prognosis in "high-risk" recipients for corneal graft is poor. In "high-risk" grafts, the process of indirect allorecognition is accelerated by the enhanced innate and adaptive immune responses due to pre-existing inflammation and neovascularization of the host bed. This leads to the irreversible rejection of the allograft and ultimately graft failure. Many therapeutic measures are being tested in pre-clinical and clinical studies to counter the immunological challenge of "high-risk" recipients. Despite the prevailing dogma, recent data suggest that tissue matching together with use of systemic immunosuppression may increase the likelihood of graft acceptance in "high-risk" recipients. However, immunosuppressive drugs are accompanied with intolerance/side effects and toxicity, and therefore, novel cell-based therapies are in development which target host immune cells and restore immune homeostasis without significant side effect of treatment. In addition, developments in regenerative medicine may be able to solve both important short comings of allotransplantation: (1) graft rejection and ultimate graft failure; and (2) the lack of suitable donor corneas. The advances in technology and research indicate that wider therapeutic choices for patients may be available to address the worldwide problem of corneal blindness in both "low-risk" and "high-risk" hosts.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».