Polygenic Innate Immunity Score to Predict the Risk of Cytomegalovirus Infection in CMV D+/R- Transplant Recipients. A Prospective Multicenter Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Several genetic polymorphisms of the innate immune system have been described to increase the risk of cytomegalovirus (CMV) infection in transplant patients. The aim of this study was to assess the impact of a polygenic score to predict CMV infection and disease in high risk CMV transplant recipients (heart, liver, kidney or pancreas). On hundred and sixteen CMV-seronegative recipients of grafts from CMV-seropositive donors undergoing heart, liver, and kidney or pancreas transplantation from 7 centres were prospectively included for this purpose during a 2-year period. All recipients received 100-day prophylaxis with valganciclovir. CMV infection occurred in 61 patients (53%) at 163 median days from transplant, 33 asymptomatic replication (28%) and 28 CMV disease (24%). Eleven patients (9%) had recurrent CMV infection. Clinically and/or functionally relevant single nucleotide polymorphisms (SNPs) fromTLR2,TLR3,TLR4,TLR7,TLR9,AIM2,MBL2,IL28, IFI16,MYD88,IRAK2andIRAK4were assessed by real time polymerase chain reaction (RT-PCR) or sequence-based typing (PCR-SBT). A polygenic score including theTLR4(rs4986790/rs4986791),TLR9(rs3775291),TLR3(rs3775296),AIM2(rs855873),TLR7(rs179008),MBL(OO/OA/XAO),IFNL3/IL28B(rs12979860) andIFI16(rs6940) SNPs was built based on the risk of CMV infection and disease. The CMV score predicted the risk of CMV disease with an AUC of the model of 0.68, with sensitivity and specificity of 64.3 and 71.6%, respectively. Even though further studies are needed to validate this score, its use would represent an effective model to develop more robust scores predicting the risk of CMV disease in donor/recipient mismatch (D+/R-) transplant recipients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».