Antibody-Mediated Rejection Due to Preexisting versus De Novo Donor-Specific Antibodies in Kidney Allograft Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Antibody-mediated rejection (ABMR) can occur in patients with preexisting anti-HLA donor-specific antibodies (DSA) or in patients who develop de novo DSA. However, how these processes compare in terms of allograft injury and outcome has not been addressed. From a cohort of 771 kidney biopsy specimens from two North American and five European centers, we performed a systematic assessment of clinical and biologic parameters, histopathology, circulating DSA, and allograft gene expression for all patients with ABMR ( n =205). Overall, 103 (50%) patients had preexisting DSA and 102 (50%) had de novo DSA. Compared with patients with preexisting DSA ABMR, patients with de novo DSA ABMR displayed increased proteinuria, more transplant glomerulopathy lesions, and lower glomerulitis, but similar levels of peritubular capillaritis and C4d deposition. De novo DSA ABMR was characterized by increased expression of IFN γ -inducible, natural killer cell, and T cell transcripts, but less expression of AKI transcripts compared with preexisting DSA ABMR. The preexisting DSA ABMR had superior graft survival compared with the de novo DSA ABMR (63% versus 34% at 8 years after rejection, respectively; P <0.001). After adjusting for clinical, histologic, and immunologic characteristics and treatment, we identified de novo DSA ABMR (hazard ratio [HR], 1.82 compared with preexisting DSA ABMR; 95% confidence interval [95% CI], 1.07 to 3.08; P =0.03); low eGFR (<30 ml/min per 1.73 m 2 ) at diagnosis (HR, 3.27; 95% CI, 1.48 to 7.23; P <0.001); ≥0.30 g/g urine protein-to-creatinine ratio (HR, 2.44; 95% CI, 1.47 to 4.09; P <0.001); and presence of cg lesions (HR, 2.25; 95% CI, 1.34 to 3.79; P =0.002) as the main independent determinants of allograft loss. Our findings support the transplant of kidneys into highly sensitized patients and should encourage efforts to monitor patients for de novo DSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».