Beta Cell Death by Cell-free DNA and Outcome After Clinical Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Background Optimizing engraftment and early survival after clinical islet transplantation is critical to long-term function, but there are no reliable, quantifiable measures to assess beta cell death. Circulating cell-free DNA (cfDNA) derived from beta cells has been identified as a novel biomarker to detect cell loss and was recently validated in new-onset type 1 diabetes and in islet transplant patients. Methods Herein we report beta cell cfDNA measurements after allotransplantation in 37 subjects and the correlation with clinical outcomes. Results A distinctive peak of cfDNA was observed 1 hour after transplantation in 31 (83.8%) of 37 subjects. The presence and magnitude of this signal did not correlate with transplant outcome. The 1-hour signal represents dead beta cells carried over into the recipient after islet isolation and culture, combined with acute cell death post infusion. Beta cell cfDNA was also detected 24 hours posttransplant (8/37 subjects, 21.6%). This signal was associated with higher 1-month insulin requirements (P = 0.04), lower 1-month stimulated C-peptide levels (P = 0.01), and overall worse 3-month engraftment, by insulin independence (receiver operating characteristic-area under the curve = 0.70, P = 0.03) and beta 2 score (receiver operating characteristic-area under the curve = 0.77, P = 0.006). Conclusions cfDNA-based estimation of beta cell death 24 hours after islet allotransplantation correlates with clinical outcome and could predict early engraftment. Death and injury can lead to release of cell-free DNA in transplantation. The level of cell-free DNA released at 1 hour after islet transplantation reflects beta cell death from the processing, culture, and implantation of islets and does not correlate with outcomes, but the level at 24 hours after transplantation does.
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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) | 0,000 | 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 ».