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Enregistrement W4310720896 · doi:10.1016/j.ekir.2022.11.020

Cytokines and Immune Cell Phenotype in Acute Kidney Injury Associated With Immune Checkpoint Inhibitors

2022· article· en· W4310720896 sur OpenAlexaff
Naba Farooqui, Mark Zaidi, Lisa E. Vaughan, Trevor D. McKee, Eram Ahsan, Kevin D. Pavelko, José C. Villasboas, Svetomir N. Markovic, Timuçin Taner, Nelson Leung, Haidong Dong, Mariam P. Alexander, Sandra M. Herrmann

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesMaritime and Port Authority of SingaporeNorges IdrettshøgskoleNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCenter for Clinical and Translational Science, Mayo ClinicNational Institutes of Health
Mots-clésAcute kidney injuryMedicineImmune systemKidneyImmunologyTumor necrosis factor alphaCytokineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Immune checkpoint inhibitors (ICIs) induce impressive antitumor responses but may lead to acute kidney injury (AKI) associated with ICI therapy (AKI-ICI). Biomarkers distinguishing AKI-ICI from AKI because of other causes (AKI-other) are currently lacking. Because ICIs block immunoregulatory pathways, we hypothesized that biomarkers related to immune cell dysregulation, including tumor necrosis factor alpha (TNF-α) and other markers of B and T cell activation in the systemic circulation and kidney tissue, may aid with the diagnosis of AKI-ICI. Methods This is a prospective study consisting of 24 participants who presented with AKI during ICI therapy, adjudicated to either have AKI-ICI ( n = 14) or AKI-other ( n = 10). We compared markers of kidney inflammation and injury (neutrophil gelatinase-associated lipocalin, kidney injury molecule-1) as well as plasma and urine levels of T cell-associated cytokines (TNF-α, interferon-γ, interleukin (IL)-2, IL-4, IL-6, IL-8, IL-9, and IL-10) between groups. We also compared T-cell responses in the systemic circulation and in kidney tissue across groups, using mass cytometry systems. Results We observed increase in several specific immune cells, including CD4 memory, T helper cells, and dendritic cells in the kidney tissue, as well as in the urine cytokines IL-2, IL-10, and TNF-α, in patients who developed AKI-ICI compared to patients with AKI-other ( P < 0.05 for all). The discriminatory ability of TNF-α on AKI cause was strong (area under the curve = 0.814, 95% confidence interval: 0.623–1.00. The CD4+ T cells with memory phenotype formed the dominant subset. Conclusion These results suggest that specific T-cell responses and their respective cytokines may be indicative of AKI associated with ICI therapy and may help to differentiate AKI-ICI from AKI-other. Urine TNF-α is a promising biomarker for AKI-ICI, which is most often caused by acute interstitial nephritis (AIN), and TNF-α pathway may serve as a potential target for therapeutic intervention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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