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Enregistrement W4300688307 · doi:10.1097/tp.0000000000004324

Antibody-mediated Rejection Without Detectable Donor-specific Antibody Releases Donor-derived Cell-free DNA: Results From the Trifecta Study

2022· article· en· W4300688307 sur OpenAlexaffabout
Philip F. Halloran, J. Reeve, Katelynn S. Madill-Thomsen, Zachary Demko, Adam Prewett, Philippe Gauthier, Paul R. Billings, Christopher Lawrence, Dave Lowe, Luis Hidalgo

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatera
Mots-clésMedicineBiopsyCell-free fetal DNAAntibodyArea under the curveInternal medicineTransplantationDonor specific antibodiesPathologyKidney transplantationImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trifecta (ClinicalTrials.gov #NCT04239703) is a prospective trial defining relationships between donor-derived cell-free DNA (dd-cfDNA), donor-specific antibody (DSA), and molecular findings in kidney transplant biopsies. Previous analyses of double results showed dd-cfDNA was strongly associated with rejection-associated molecules in the biopsy. The present study analyzed the triple results in 280 biopsies, focusing on the question of dd-cfDNA levels in DSA-negative antibody-mediated rejection (AMR). METHODS: Molecular Microscope Diagnostic System biopsy testing was performed at Alberta Transplant Applied Genomics Centre, dd-cfDNA testing at Natera, Inc, and central HLA antibody testing at One Lambda Inc. Local DSA and histologic diagnoses were assigned per center standard-of-care. RESULTS: DSA was frequently negative in both molecular (56%) and histologic (51%) AMR. DSA-negative AMR had slightly less molecular AMR activity and histologic peritubular capillaritis than DSA-positive AMR. However, all AMRs-DSA-positive or -negative-showed elevated %dd-cfDNA. There was no association between dd-cfDNA and DSA in biopsies without rejection. In AMR, %dd-cfDNA ≥1.0 was more frequent (75%) than DSA positivity (44%). In logistic regression, dd-cfDNA percent (area under the curve [AUC] 0.85) or quantity (AUC 0.86) predicted molecular AMR better than DSA (AUC 0.66). However, the best predictions incorporated both dd-cfDNA and DSA, plus time posttransplant (AUC 0.88). CONCLUSIONS: DSA-negative AMR has moderately decreased mean molecular and histologic AMR-associated features compared with DSA-positive AMR, though similarly elevated dd-cfDNA levels. In predicting AMR at the time of indication biopsies in this population, dd-cfDNA is superior to DSA, reflecting the prevalence of DSA-negative AMR, but the optimal predictions incorporated both dd-cfDNA and DSA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations70
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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