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Enregistrement W2950071076 · doi:10.1093/ndt/gfz106.fp761

FP761NON-HLA AGONISTIC ANTI-ANGIOTENSIN II TYPE 1 RECEPTOR ANTIBODIES INDUCE A DISTINCTIVE PHENOTYPE OF REJECTION IN KIDNEY TRANSPLANT RECIPIENTS: AN OBSERVATIONAL COHORT STUDY

2019· article· en· W2950071076 sur OpenAlexaff
Denis Viglietti, Carmen Lefaucheur, Aurélie Philippe, Olivier Aubert, Denis Glotz, Christophe Legendre, Philip F. Halloran, Alexandre Loupy, Duska Dragun

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAgonistic behaviourHuman leukocyte antigenObservational studyAntibodyKidney transplantCohortKidney transplantationImmunologyPhenotypeRenin–angiotensin systemInternal medicineKidneyAntigenBlood pressureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The implementation of the HLA system in clinical practice was a breakthrough in transplant medicine. However, half of transplants fail within 15 years. We aimed to determine whether non-HLA anti-angiotensin II type 1 receptor (AT1R) antibodies might identify kidney recipients at risk of allograft rejection and loss. METHODS: We prospectively enrolled 1845 kidney recipients transplanted in two centers. Patients underwent allograft evaluation within the first year after transplantation, including allograft function, proteinuria, blood pressure, anti-HLA donor-specific antibodies (DSAs), AT1R antibodies (using quantitative ELISA) and allograft biopsy to assess rejection phenotype using histology, immunochemistry and gene expression in allografts based on microarray. RESULTS: Overall, 371 (20.1%) patients had AT1R antibodies (>10 U/mL), 334 (18.1%) had anti-HLA DSAs and 133 (7.2%) had both antibodies. The presence of AT1R antibodies was associated with an increased risk of allograft loss: adjusted HR, 1.49 (95%CI, 1.07-2.06) for AT1R antibodies alone and 2.26 (95%CI, 1.52-3.36) for AT1R antibodies and anti-HLA DSAs. Higher levels of circulating anti-AT1R antibodies were associated with increasing incidence of allograft loss in penalized spline modeling (p<0.001). Patients with AT1R antibodies showed a higher incidence of active antibody-mediated rejection (AMR) compared with patients without AT1R antibodies (n=126/504 (25.0%) vs. n=173/1341 (12.9%); p<0.001). AT1R antibodies identified 51/77 (66.2%) patients as having AMR among patients with histological features of active AMR without evidence of anti-HLA DSAs. Compared to patients with prototypical anti-HLA DSA-mediated rejection, patients with AT1R antibody-associated rejection had more frequently hypertension, increased prevalence of vascular rejection with arterial inflammation and lack of complement deposition in allograft capillaries. Based on gene expression analysis, patients with AT1R antibody-associated rejection showed higher levels of endothelial-associated transcripts demonstrating the interaction of AT1R antibodies with the vascular endothelium (p=0.013) and lower levels of gamma interferon-induced transcripts (p=0.010) compared with those with prototypical anti-HLA DSA-mediated rejection. CONCLUSIONS: Non-HLA AT1R antibodies identify kidney recipients at high risk of allograft rejection and loss, independent of HLA system. Recognition of complement-independent AT1R antibody-mediated vascular rejection could lead to the development of new treatment strategies targeting circulating antibodies and AT1Rs, such as the use of sartans, to improve kidney allograft survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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