Low Hydrophobic Mismatch Scores Calculated for HLA-A/B/DR/DQ Loci Improve Kidney Allograft Survival
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the impact of human leukocyte antigen (HLA) disparity (immunogenicity; IM) on long-term kidney allograft survival. The IM was quantified based on physicochemical properties of the polymorphic linear donor/recipient HLA amino acids (the Cambridge algorithm) as a hydrophobic, electrostatic, amino acid mismatch scores (HMS\AMS\EMS) or eplet mismatch (EpMM) load. High-resolution HLA-A/B/DRB1/DQB1 types were imputed to calculate HMS for primary/re-transplant recipients of deceased donor transplants. The multiple Cox regression showed the association of HMS with graft survival and other confounders. The HMS integer 0-10 scale showed the most survival benefit between HMS 0 and 3. The Kaplan-Meier analysis showed that: the HMS=0 group had 18.1-year median graft survival, a 5-year benefit over HMS>0 group; HMS ≤ 3.0 had 16.7-year graft survival, a 3.8-year better than HMS>3.0 group; and, HMS ≤ 7.8 had 14.3-year grafts survival, a 1.8-year improvement over HMS>7.8 group. Stratification based on EMS, AMS or EpMM produced similar results. Additionally, the importance of HLA-DR with/without -DQ IM for graft survival was shown. In our simulation of 1,000 random donor/recipient pairs, 75% with HMS>3.0 were re-matched into HMS ≤ 3.0 and the remaining 25% into HMS≥7.8: after re-matching, the 13.5 years graft survival would increase to 16.3 years. This approach matches donors to recipients with low/medium IM donors thus preventing transplants with high IM donors.
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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 | 0,000 | 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 ».