Human leukocyte antigen molecular mismatch to risk stratify kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Stalled drug development and the lack of improvement in long-term graft survival reflect the unmet need for prognostic and predictive biomarkers in transplantation. Although conventional human leukocyte antigen (HLA) mismatch is too imprecise to fulfill this need, HLA molecular mismatch increases the precision in alloimmune risk assessment by quantifying the difference between donors and recipients at the molecular level. RECENT FINDINGS: Within each conventional HLA mismatch, recipients exhibit a wide range of HLA molecular mismatches with their donors. Quantifying HLA molecular mismatch improves the precision of alloimmune risk assessment for de novo donor-specific antibody development (dnDSA). Alloimmune risk categories developed analyzing dnDSA development were also found to correlate with T-cell-mediated rejection, antibody-mediated rejection, and all cause graft loss in adjusted and unadjusted models. SUMMARY: All alloimmunity is driven by differences between donors and recipients at the molecular level. HLA molecular mismatch may represent a fast, reproducible, cost-effective, way to improve alloimmune risk assessment at the time of transplantation to move the field towards precision medicine.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».