Assessing the Relationship Between Molecular Rejection and Parenchymal Injury in Heart Transplant Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The INTERHEART study (ClinicalTrials.gov #NCT02670408) used genome-wide microarrays to detect rejection in endomyocardial biopsies; however, many heart transplants with no rejection have late dysfunction and impaired survival. We used the microarray measurements to develop a molecular classification of parenchymal injury. METHODS: In 1320 endomyocardial biopsies from 645 patients previously studied for rejection-associated transcripts, we measured the expression of 10 injury-induced transcript sets: 5 induced by recent injury; 2 reflecting macrophage infiltration; 2 normal heart transcript sets; and immunoglobulin transcripts, which correlate with time. We used archetypal clustering to assign injury groups. RESULTS: Injury transcript sets correlated with impaired function. Archetypal clustering based on the expression of injury transcript sets assigned each biopsy to 1 of 5 injury groups: 87 Severe-injury, 221 Late-injury, and 3 with lesser degrees of injury, 376 No-injury, 526 Mild-injury, and 110 Moderate-injury. Severe-injury had extensive loss of normal transcripts (dedifferentiation) and increase in macrophage and injury-induced transcripts. Late-injury was characterized by high immunoglobulin transcript expression. In Severe- and Late-injury, function was depressed, and short-term graft failure was increased, even in hearts with no rejection. T cell-mediated rejection almost always had parenchymal injury, and 85% had Severe- or Late-injury. In contrast, early antibody-mediated rejection (AMR) had little injury, but late AMR often had the Late-injury state. CONCLUSIONS: Characterizing heart transplants for their injury state provides new understanding of dysfunction and outcomes and demonstrates the differential impact of T cell-mediated rejection versus AMR on the parenchyma. Slow deterioration from AMR emerges as a major contributor to late dysfunction.
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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 | 0,001 | 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 ».