Strategic Use of Epitope Matching to Improve Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the events leading to allorecognition and the subsequent effector pathways engaged is key for the development of strategies to prolong graft survival. Optimizing patient outcomes will require 2 major advancements: (1) minimizing premature death with a functioning graft in the patients with stable graft function, and (2) maximizing graft survival by avoiding the aforementioned allorecognition. This necessitates personalized immunosuppression to avoid known metabolic side effects, risk for infection, and malignancy, while holding the alloimmune system in check. Since the beginning of transplant a key strategy to achieve this goal is to minimize HLA mismatching between donor and recipient. What has not evolved is any refinement in our evaluation of HLA relatedness between donor and recipient when HLA mismatch exists. Donor-recipient HLA mismatch at the amino acid level can now be determined. These mismatches serve as potential epitopes for de novo donor specific antibody development and correlate with late rejection and graft loss. It is in this context that HLA epitope analysis is considered as a strategy to permit safe immunosuppression minimization to improve patient outcomes through: (1) improved allocation schemes that favor donor-recipient pairs with a low HLA epitope mismatch load (especially at the class II loci) or avoiding specific epitope mismatches known to be highly immunogenic and (2) immunosuppressive minimization in patients with low epitope mismatch loads or without highly immunogenic epitope mismatches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».