Inflammatory macrophage–associated 3-gene signature predicts subclinical allograft injury and graft survival
Notice bibliographique
Résumé
Late allograft failure is characterized by cumulative subclinical insults manifesting over many years. Although immunomodulatory therapies targeting host T cells have improved short-term survival rates, rates of chronic allograft loss remain high. We hypothesized that other immune cell types may drive subclinical injury, ultimately leading to graft failure. We collected whole-genome transcriptome profiles from 15 independent cohorts composed of 1,697 biopsy samples to assess the association of an inflammatory macrophage polarization-specific gene signature with subclinical injury. We applied penalized regression to a subset of the data sets and identified a 3-gene inflammatory macrophage-derived signature. We validated discriminatory power of the 3-gene signature in 3 independent renal transplant data sets with mean AUC of 0.91. In a longitudinal cohort, the 3-gene signature strongly correlated with extent of injury and accurately predicted progression of subclinical injury 18 months before clinical manifestation. The 3-gene signature also stratified patients at high risk of graft failure as soon as 15 days after biopsy. We found that the 3-gene signature also distinguished acute rejection (AR) accurately in 3 heart transplant data sets but not in lung transplant. Overall, we identified a parsimonious signature capable of diagnosing AR, recognizing subclinical injury, and risk-stratifying renal transplant patients. Our results strongly suggest that inflammatory macrophages may be a viable therapeutic target to improve long-term outcomes for organ transplantation patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».