A molecular biopsy test based on arteriolar under-hyalinosis reflects increased probability of rejection related to under-immunosuppression
Notice bibliographique
Résumé
Calcineurin inhibitor immunosuppressive drugs induce changes such as arteriolar hyalinosis (ah) in kidney transplants, raising the possibility that molecular changes in biopsies related to histologic ah can provide information about drug exposure. We hypothesized that molecular changes associated with less-than-expected hyalinosis might highlight a subpopulation of patients with under-immunosuppression/nonadherence at intermediate times of biopsy posttransplant (TxBx). Using gene expression data from 562 indication biopsies, we developed a molecular classifier for predicting the expected ah lesions (M ah ) at a particular TxBx. M ah -scores increased linearly with log(TxBx), but some biopsies had lower scores than expected for TxBx. The deviation of individual M ah -scores below the predicted regression line of M ah -scores vs TxBx is defined as "low hyalinosis index." Low hyalinosis indices were frequent in biopsies between 3 months and 3 years posttransplant, particularly among biopsies lacking histologic hyalinosis (ah0), and were associated with T cell–mediated rejection and a subset of recent-onset antibody-mediated rejection without glomerular double contours. In patients with medical records available for review, low hyalinosis indices were frequently associated with physician-recorded concerns about nonadherence (suspected or proven). We conclude that the M ah classifier and hyalinosis index identify indication biopsies with rejection for which the possibility of patient nonadherence should be considered.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».