New concepts in chronic antibody-mediated kidney allograft rejection: prevention and treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Chronic antibody-mediated rejection (AMR) is a cardinal cause of transplant failure, with currently no proven effective prevention or treatment. The present review will focus on new therapeutic concepts currently under clinical evaluation. RECENT FINDINGS: One interesting treatment approach may be interference with interleukin-6 (IL-6) signaling to modulate B-cell immunity and donor-specific antibody (DSA) production. Currently, a large phase III randomized controlled trial is underway to clarify the safety and efficacy of clazakizumab, a high-affinity anti-IL-6 antibody, in chronic AMR. A prevention/treatment strategy may be costimulation blockade using belatacept to interfere with germinal center responses and DSA formation. In a recent uncontrolled study, belatacept conversion was shown to stabilize renal function and dampen AMR activity. Moreover, preliminary clinical results suggest efficacy of CD38 antibodies to deplete plasma and natural killer cells to treat AMR, with anecdotal reports demonstrating at least transient resolution of active rejection. SUMMARY: There are promising concepts on the horizon for the prevention and treatment of chronic AMR. The design of adequately powered placebo-controlled trials to clarify the safety and efficacy of such new therapies, however, remains a big challenge, and will rely on the definition of precise surrogate endpoints predicting long-term allograft survival. Mapping the natural history of AMR would greatly help the understanding of who would derive benefits from treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».