Abstract 14361: Gene Expression Profiling for the Identification and Classification of Antibody-mediated Heart Rejection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Antibody-mediated rejection (AMR) of heart transplants is a major determinant of allograft loss. Improving our understanding of the pathophysiology, disease activity and disease stage in heart AMR is an unmet need. Hypothesis: Gene expression assessments may complement the current gold standard represented by histopathology. Methods: We prospectively monitored 617 heart transplant recipients referred from four French heart transplant centers for AMR. We compared patients with AMR to a matched control group of patients without AMR. We characterized all patients using histopathology (ISHLT 2013), immunostaining, circulating anti-HLA DSA and gene expression at the time of biopsy. The principal effector cells were also evaluated by in vitro human cell cultures. We studied an additional external validation cohort of heart recipients transplanted in Edmonton, Alberta Canada. Results: We included 208 heart transplant patients (110 in the test cohort 98 in the validation cohort) with 240 biopsies (98 pAMR ISHLT cases and 142 controls). The AMR selective gene sets discriminated patients with AMR from those without and included NK transcripts (AUC=0.87) (and selective changes in CD16A signaling and IFNG-inducible genes), endothelial activation transcripts (AUC=0.80), macrophage transcripts (AUC=0.86) and transcripts involved in the IFNG response (AUC=0.84, p Conclusions: Antibody-mediated heart rejection is mainly driven by the NK burden, endothelial activation, macrophage burden and IFNG effects. Molecular intragraft measurements for these specific pathogenesis-based transcripts classify AMR with great accuracy, reclassify pAMR1 cases, and correlate with the degree of injury and disease activity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».