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Enregistrement W3116975117 · doi:10.1681/asn.2020071106

A Randomized Clinical Trial of Anti–IL-6 Antibody Clazakizumab in Late Antibody-Mediated Kidney Transplant Rejection

2020· article· en· W3116975117 sur OpenAlexaff
Konstantin Doberer, Michael Duerr, Philip F. Halloran, Farsad Eskandary, Klemens Budde, Heinz Regele, J. Reeve, Anita Borski, Nicolas Kozakowski, Roman Reindl‐Schwaighofer, Johannes Waiser, Nils Lachmann, Sabine Schranz, Christa Firbas, Jakob Mühlbacher, Georg Gelbenegger, Thomas Perkmann, Markus Wahrmann, Alexander Kainz, Robin Ristl, Fabian Halleck, Gregor Bond, Edward Chong, Bernd Jilma, Georg A. Böhmig

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibodyKidney transplantationDonor specific antibodiesImmunologyKidney transplantRandomized controlled trialGraft rejectionKidneyInternal medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement There is no proven effective treatment for a major cause of graft failure, late antibody-mediated rejection, but IL-6, a cytokine known to promote B cell immunity, may be a promising therapeutic target. The authors describe the results of a phase 2 randomized clinical trial involving 20 patients, designed to evaluate the safety (primary endpoint) and efficacy (secondary endpoint analysis) of an anti–IL-6 antibody, clazakizumab, versus placebo in late antibody-mediated rejection. Although the occurrence of serious infections and diverticulitis presented important safety signals, clazakizumab was associated with an early decrease in donor-specific antibody levels, modulated antibody-mediated rejection activity, and slowed the decline of renal function. Preliminary efficacy results suggest a potentially beneficial effect of clazakizumab and may therefore support the design of larger trials with a longer duration of follow-up. Background Late antibody-mediated rejection (ABMR) is a leading cause of transplant failure. Blocking IL-6 has been proposed as a promising therapeutic strategy. Methods We performed a phase 2 randomized pilot trial to evaluate the safety (primary endpoint) and efficacy (secondary endpoint analysis) of the anti–IL-6 antibody clazakizumab in late ABMR. The trial included 20 kidney transplant recipients with donor-specific, antibody-positive ABMR ≥365 days post-transplantation. Patients were randomized 1:1 to receive 25 mg clazakizumab or placebo (4-weekly subcutaneous injections) for 12 weeks (part A), followed by a 40-week open-label extension (part B), during which time all participants received clazakizumab. Results Five (25%) patients under active treatment developed serious infectious events, and two (10%) developed diverticular disease complications, leading to trial withdrawal. Those receiving clazakizumab displayed significantly decreased donor-specific antibodies and, on prolonged treatment, modulated rejection-related gene-expression patterns. In 18 patients, allograft biopsies after 51 weeks revealed a negative molecular ABMR score in seven (38.9%), disappearance of capillary C4d deposits in five (27.8%), and resolution of morphologic ABMR activity in four (22.2%). Although proteinuria remained stable, the mean eGFR decline during part A was slower with clazakizumab compared with placebo (−0.96; 95% confidence interval [95% CI], −1.96 to 0.03 versus −2.43; 95% CI, −3.40 to −1.46 ml/min per 1.73 m 2 per month, respectively, P =0.04). During part B, the slope of eGFR decline for patients who were switched from placebo to clazakizumab improved and no longer differed significantly from patients initially allocated to clazakizumab. Conclusions Although safety data indicate the need for careful patient selection and monitoring, our preliminary efficacy results suggest a potentially beneficial effect of clazakizumab on ABMR activity and progression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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