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Enregistrement W3185050161 · doi:10.1097/tp.0000000000003884

A 2-fold Approach to Polyoma Virus (BK) Nephropathy in Kidney Transplants: Distinguishing Direct Virus Effects From Cognate T Cell–mediated Inflammation

2021· article· en· W3185050161 sur OpenAlexaff
Philip F. Halloran, Katelynn S. Madill-Thomsen, Georg A. Böhmig, Marek Myślak, Gaurav Gupta, Dhiren Kumar, Ondřej Viklický, Agnieszka Perkowska‐Ptasińska, Konrad S. Famulski

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationT cellPathologyNephropathyImmunologyMedicineImmune systemEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: BK nephropathy (BKN) in kidney transplants diagnosed by histology is challenging because it involves damage from both virus activity and cognate T cell-mediated inflammation, directed against alloantigens (rejection) or viral antigens. The present study of indication biopsies from the Integrated Diagnostic System in the International Collaborative Microarray Study Extension study measured major capsid viral protein 2 (VP2) mRNA to assess virus activity and a T cell-mediated rejection (TCMR) classifier to assess cognate T cell-mediated inflammation. METHODS: Biopsies were assessed by local standard-of-care histology and by genome-wide microarrays and Molecular Microscope Diagnostic System (MMDx) algorithms to detect rejection and injury. In a subset of 102 biopsies (50 BKN and 52 BKN-negative biopsies with various abnormalities), we measured VP2 transcripts by real-time polymerase chain reaction. RESULTS: BKN was diagnosed in 55 of 1679 biopsies; 30 had cognate T cell-mediated activity assessed by by MMDx and TCMR lesions, but only 3 of 30 were histologically diagnosed as TCMR. We developed a BKN probability classifier that predicted histologic BKN (area under the curve = 0.82). Virus activity (VP2 expression) was highly selective for BKN (area under the curve = 0.94) and correlated with acute injury, atrophy-fibrosis, macrophage activation, and the BKN classifier, but not with the TCMR classifier. BKN with molecular TCMR had more tubulitis and inflammation than BKN without molecular TCMR. In 5 BKN cases with second biopsies, VP2 mRNA decreased in second biopsies, whereas in 4 of 5 TCMR classifiers, scores increased. Genes and pathways associated with BKN and VP2 mRNA were similar, reflecting injury, inflammation, and macrophage activation but none was selective for BKN. CONCLUSIONS: Risk-benefit decisions in BKN may be assisted by quantitative assessment of the 2 major pathologic processes, virus activity and cognate T cell-mediated inflammation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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