A Sequential Two-Step Cell-Based Assay Predicts Immunosuppression-Related Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immunosuppressants are associated with serious and often life-threatening adverse effects. To optimize immunotherapy, a tool that measures the immune reserve is necessary. We validated that a cell-based assay that measures TNF-α production by CD14+16+ intermediate monocytes following stimulation with EBV peptides has high sensitivity for the detection of over-immunosuppression (OIS) events. To develop a sequential, two-step assay with high specificity, we used PBMCs from kidney recipients (n = 87). Patients were classified as cases or controls, according to the occurrence of opportunistic infection, recurring bacterial infections, or de novo neoplasia. Patients who tested positive in the first step were randomly allocated to a training or a testing set for the development of the second step. In the discovery phase, an assay based on the examination of early mature B (eBm5) cells was able to discriminate OIS patients from controls with a specificity of 88%. The testing set also revealed a specificity of 88%. The interassay coefficient of variability between the experiments was 6.1%. Stratified analyses showed good diagnostic accuracy across tertiles of age and time posttransplant. In the adjusted model, the risk of OIS was more than 12 times higher in patients classified as positive than in those who tested negative (adjusted hazard ratio, 12.2; 95% confidence interval: 4.3–34.6). This sequential cell-based assay, which examines the monocyte and eBm5 cell response to EBV peptides, may be useful for identifying OIS in immunosuppressed patients.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».