TNF-α Production by Monocytes Stimulated With Epstein-Barr Virus–Peptides as a Marker of Immunosuppression-Related Adverse Events in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Infections and cancers now outnumber rejection as a cause of morbidity in transplant recipients, likely as a result of over-immunosuppression. Currently, there is no clinical tool to detect over-immunosuppression. We recently reported that tumor necrosis factor alpha (TNF-α) production by CD14 + CD16 + intermediate monocytes, following ex vivo stimulation by Epstein-Barr virus–peptides, could identify over-immunosuppressed patients. Methods We conducted a pilot study the assay using 142 peripheral blood mononuclear samples from a cohort of 71 kidney transplant recipients. Patients were classified as cases or controls according to the occurrence of opportunistic infection, recurring bacterial infections or de novo neoplasia in the 12 months following blood collection. We used both the classifier rule and a threshold of <73% of CD14 + CD16 + TNFα + cells developed in a previous training set. Results Cases were detected with 83% sensitivity and 68% specificity. The negative predictive value of the assay was 89%. The hazard ratio for the occurrence of the endpoint was 6.8 (95% confidence interval 2.0–23.9; P = 0.003) in patients with a positive test. Multivariable linear regression analysis revealed that the association was independent of baseline clinical characteristics, renal function, and immunosuppressive regimen. Conclusion These data validate this cell-based assay as a promising tool for personalizing immunotherapy. Studies are under way for a 2-step assay with improved specificity.
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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 | 0,002 |
| 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 ».