Intragraft gene expression in native kidney BK virus nephropathy versus T cell–mediated rejection: Prospects for molecular diagnosis and risk prediction
Notice bibliographique
Résumé
Novel tools are needed to improve diagnostic accuracy and risk prediction in BK virus nephropathy (BKVN). We assessed the utility of intragraft gene expression testing for these purposes. Eight hundred genes were measured in 110 archival samples, including a discovery cohort of native kidney BKVN (n = 5) vs pure T cell-mediated rejection (TCMR; n = 10). Five polyomavirus genes and seven immune-related genes (five associated with BKVN and two associated with TCMR) were significantly differentially expressed between these entities (FDR < 0.05). These three sets of genes were further evaluated in samples representing a spectrum of BK infection (n = 25), followed by a multicenter validation cohort of allograft BKVN (n = 60) vs TCMR (n = 10). Polyomavirus 5-gene set expression reliably distinguished BKVN from TCMR (validation cohort AUC = 0.992), but the immune gene sets demonstrated suboptimal diagnostic performance (AUC ≤ 0.720). Within the validation cohort, no significant differences in index biopsy gene expression were identified between BKVN patients demonstrating resolution (n = 35), persistent infection (n = 14) or de novo rejection (n = 11) 6 months following a standardized reduction in immunosuppression. These results suggest that, while intragraft polyomavirus gene expression may be useful as an ancillary diagnostic for BKVN, assessment for concurrent TCMR and prediction of clinical outcome may not be feasible with current molecular tools.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».