Identification of risk epitope mismatches associated with de novo donor-specific HLA antibody development in cardiothoracic transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The development of de novo donor-specific HLA antibodies (dnDSA) after transplantation is associated with graft failure, mortality, and cost. There is no effective therapeutic intervention to prevent dnDSA or ameliorate associated injury. The aims of this study were to identify specific HLA factors associated with dnDSA development and to propose primary prevention strategies that could reduce the incidence of dnDSA without prohibitively limiting access to transplant. The investigation cohort included heart transplant recipients from 2008 to 2015 (n = 265). HLA typing was performed and HLA antibody testing was undertaken before and after transplantation. HLAMatchmaker analysis was performed for persistent dnDSA to identify potentially more immunogenic eplet differences. Validation was performed in recipients of lung transplants from 2008 to 2013 (n = 433). The majority of recipients with dnDSA had antibodies to identical eplet positions on DQ2 and DQ7. A high-risk epitope mismatch (found in DQA1*05 + DQB1*02/DQB1*03:01(7)) was associated with a 4.2- and 4.9-fold increased risk of dnDSA in heart and lung recipients respectively. HLA electrostatic potential modeling provided a plausible explanation for this observed immunogenicity. A theoretical allocation algorithm avoiding high-risk epitope mismatches was generated and predicted to reduce dnDSA by up to 72% without additional testing, eplet analysis, or cost.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».