Autoantibodies to LG3 are associated with poor long‐term survival after liver retransplantation
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies are detrimental to the survival of organ transplantation. We demonstrated that Angiotensin II Type I Receptor agonistic autoantibodies (AT1R-AA) were associated with poor outcomes after liver retransplantation. To examine the effect of other autoantibodies, we studied a retrospective cohort of 93 patients who received a second liver transplant. Pre-retransplant sera were tested with Luminex-based solid-phase assays. Among 33 tested autoantibodies, 15 were significantly higher in 48 patients who lost their regrafts than 45 patients whose regrafts were still functioning. Specifically, patients with autoantibodies to the C-terminal laminin-like globular domain of Perlecan (LG3) experienced significantly worse regraft survival (p = .002) than those with negative LG3 autoantibodies (LG3-A). In multivariate analysis, LG3-A (HR = 2.35 [1.11-4.98], p = .027) and AT1R-AA (HR = 2.09 [1.07-4.10], p = .032) remained significant predictors of regraft loss after adjusting for recipient age and sex. There were synergistic deleterious effects on regraft survival in patients who were double-positive for LG3-A and donor-specific antibody (DSA) (HR = 5.26 [2.15-12.88], p = .001), or LG3-A and AT1R-AA (HR = 3.23 [1.37-7.66], p = .008). All six double-positive patients lost their liver regrafts. In conclusion, LG3-A is associated with inferior long-term outcomes of a second liver transplant. Screening anti-HLA antibodies and autoantibodies such as LG3-A/AT1R-AA identifies patients with a higher risk for liver transplantation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».