Plasma CXCL9 and CXCL10 at allograft injury predict chronic lung allograft dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Histopathologic lung allograft injuries are putative harbingers for chronic lung allograft dysfunction (CLAD). However, the mechanisms responsible are not well understood. CXCL9 and CXCL10 are potent chemoattractants of mononuclear cells and potential propagators of allograft injury. We hypothesized that these chemokines would be quantifiable in plasma, and would associate with subsequent CLAD development. In this prospective multicenter study, we evaluated 721 plasma samples for CXCL9/CXCL10 levels from 184 participants at the time of transbronchial biopsies during their first-year post-transplantation. We determined the association between plasma chemokines, histopathologic injury, and CLAD risk using Cox proportional hazards models. We also evaluated CXCL9/CXCL10 levels in bronchoalveolar lavage (BAL) fluid and compared plasma to BAL with respect to CLAD risk. Plasma CXCL9/CXCL10 levels were elevated during the injury patterns associated with CLAD, acute rejection, and acute lung injury, with a dose-response relationship between chemokine levels and CLAD risk. Importantly, there were strong interactions between injury and plasma CXCL9/CXCL10, where histopathologic injury associated with CLAD only in the presence of elevated plasma chemokines. We observed similar associations and interactions with BAL CXCL9/CXCL10 levels. Elevated plasma CXCL9/CXCL10 during allograft injury may contribute to CLAD pathogenesis and has potential as a minimally invasive immune monitoring biomarker.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».