Functional Fc gamma receptor gene polymorphisms and donor-specific antibody-triggered microcirculation inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Fc-dependent effector mechanisms may contribute to antibody-mediated rejection (ABMR), and distinct gene polymorphisms modifying the function of Fc gamma receptors (FcγRs) may influence the capability of donor-specific antibodies (DSAs) to trigger inflammation. To evaluate the relevance of functional FcγR variants in late ABMR, 85 DSA-positive kidney allograft recipients, who were recruited upon antibody screening of 741 prevalent patients, were genotyped for polymorphisms in FcγRIIA ( FCGR2A -H/R 131 ; rs1801274), FcγRIIIA ( FCGR3A -V/F 158 ; rs396991), and FcγRIIIB ( FCGR3B -neutrophil antigen 1 ([NA1]/NA2; rs35139848). Individuals with high-affinity FCGR3A -V 158 alleles (V/V 158 or V/F 158 ) showed a higher rate (and extent) of peritubular capillaritis (ptc) in protocol biopsies than homozygous carriers of the lower-affinity allele (ptc score ≥1: 53.6% vs 25.9%; P = .018). Associations were independent of C1q-binding to DSA or capillary C4d. In parallel, there was a trend toward increased macrophage- and injury-repair response–associated transcript subsets. Kidney function over 24 months, however, was not different. In support of a functional role of FcγRIIIA polymorphism, NK92 cells expressing FCGR3A -V 158 produced >2 times as much interferon gamma upon incubation with HLA antibody-coated cells as those expressing FCGR3A -F 158 . FcγRIIA and FcγRIIIB polymorphisms were not associated with allograft morphology. Our data suggest that the presence of high-affinity FcγRIIIA variants may favor DSA-triggered microcirculation inflammation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».