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Enregistrement W3195872832 · doi:10.1016/j.jhep.2021.08.007

Non-invasive alloimmune risk stratification of long-term liver transplant recipients

2021· article· en· W3195872832 sur OpenAlexaff
Julien Vionnet, Rosa Miquel, Juan G. Abraldeṣ, Jurate Wall, Elisavet Kodela, Juan José Lozano, Pablo Ruíz, Miguel Navasa, Aileen Marshall, Frederik Nevens, Will Gelson, Joanna Leithead, Steven Masson, Elmar Jaeckel, Richard Taubert, Phaedra Tachtatzis, Dennis Eurich, Kenneth J. Simpson, Eliano Bonaccorsi‐Riani, Sandy Feng, John C. Bucuvalas, James Ferguson, Alberto Quaglia, Julia Sidorova, Maria Elstad, Abdel Douiri, Alberto Sánchez‐Fueyo

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration South LondonMedical Research CouncilNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustManchester Biomedical Research CentreAustralian Research CouncilKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchCentre Hospitalier Universitaire VaudoisSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungKing's College Hospital NHS Foundation TrustRoyal College of PhysiciansKing’s College LondonNational Science Foundation
Mots-clésImmunosuppressionMedicineLiver transplantationInternal medicineImmunologyGastroenterologySerologyTransplantationAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Management of long-term immunosuppression following liver transplantation (LT) remains empirical. Surveillance liver biopsies in combination with transcriptional profiling could overcome this challenge by identifying recipients with active alloimmune-mediated liver damage despite normal liver tests, but this approach lacks applicability. Our aim was to investigate the utility of non-invasive tools for the stratification of stable long-term survivors of LT, according to their immunological risk and need for immunosuppression. METHODS: We conducted a cross-sectional multicentre study of 190 adult LT recipients assessed to determine their eligibility to participate in an immunosuppression withdrawal trial. Patients had stable liver allograft function and had been transplanted for non-autoimmune non-replicative viral liver disease >3 years before inclusion. We performed histological, immunogenetic and serological studies and measured the intrahepatic transcript levels of an 11-gene classifier highly specific for T cell-mediated rejection (TCMR). RESULTS: In this cohort, 35.8% of patients harboured clinically silent fibro-inflammatory liver lesions (13.7% had mild damage and 22.1% had moderate-to-severe damage). The severity of liver allograft damage was positively associated with TCMR-related transcripts, class II donor-specific antibodies (DSAs), ALT, AST, and liver stiffness measurement (LSM), and negatively correlated with serum creatinine and tacrolimus trough levels. Liver biopsies were stratified according to their TCMR transcript levels using a cut-off derived from biopsies with clinically significant TCMR. Two multivariable prediction models, integrating ALT+LSM or ALT+class II DSAs, had a high discriminative capacity for classifying patients with or without alloimmune damage. The latter model performed well in an independent cohort of 156 liver biopsies obtained from paediatric liver recipients with similar inclusion/exclusion criteria. CONCLUSION: ALT, class II DSAs and LSM are valuable tools to non-invasively identify stable LT recipients without significant underlying alloimmunity who could benefit from minimisation of immunosuppression. LAY SUMMARY: A large proportion of liver transplant patients with normal liver tests have inflammatory liver lesions, which in 17% of cases are molecularly indistinguishable from those seen at the time of rejection. ALT, class II donor-specific antibodies and liver stiffness are useful in identifying patients with this form of subclinical rejection. We propose these markers as a useful tool to help clinicians determine if the immunosuppression administered is adequate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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