Combining Donor-derived Cell-free DNA Fraction and Quantity to Detect Kidney Transplant Rejection Using Molecular Diagnoses and Histology as Confirmation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Donor-derived cell-free DNA (dd-cfDNA) fraction and quantity have both been shown to be associated with allograft rejection. The present study compared the relative predictive power of each of these variables to the combination of the two, and developed an algorithm incorporating both variables to detect active rejection in renal allograft biopsies. METHODS: The first 426 sequential indication biopsy samples collected from the Trifecta study ( ClinicalTrials.gov # NCT04239703) with microarray-derived gene expression and dd-cfDNA results were included. After exclusions to simulate intended clinical use, 367 samples were analyzed. Biopsies were assessed using the molecular microscope diagnostic system and histology (Banff 2019). Logistic regression analysis examined whether combining dd-cfDNA fraction and quantity adds predictive value to either alone. The first 149 sequential samples were used to develop a two-threshold algorithm and the next 218 to validate the algorithm. RESULTS: In regression, the combination of dd-cfDNA fraction and quantity was found to be significantly more predictive than either variable alone ( P = 0.009 and P < 0.0001). In the test set, the area under the receiver operating characteristic curve of the two-variable system was 0.88, and performance of the two-threshold algorithm showed a sensitivity of 83.1% and specificity of 81.0% for molecular diagnoses and a sensitivity of 73.5% and specificity of 80.8% for histology diagnoses. CONCLUSIONS: This prospective, biopsy-matched, multisite dd-cfDNA study in kidney transplant patients found that the combination of dd-cfDNA fraction and quantity was more powerful than either dd-cfDNA fraction or quantity alone and validated a novel two-threshold algorithm incorporating both variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».