Donor Genetic Predisposition to High Interleukin-10 Production Appears Protective against Acute Graft-Versus-Host Disease
Notice bibliographique
Résumé
The persistence of graft-versus-host disease (GVHD) as the principal complication of allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) demonstrates that HLA matching alone is insufficient to prevent alloreactivity. We performed molecular and functional characterization of 22 candidate cytokine genes for their potential to improve matching in 315 myeloablative, 10/10 HLA-matched donor−recipient pairs. Recipients of a graft carrying the -1082GG IL10 gene promoter region variant had a three-fold lower incidence of grade II−IV acute GVHD compared to IL10-1082AA graft recipients (SHR = 0.25, p = 0.005). This was most evident in matched unrelated donor (MUD) transplants, where the greatest alloreactivity is expected. IL10-1082GG transplants did not experience an increased incidence of relapse, and, consequently, overall survival was two-fold higher in IL10-1082GG MUD transplants (HR = 0.17, p = 0.023). Longitudinal post-transplant measurements demonstrated that -1082GG is a high-IL10-producing and -expressing genotype with attenuated CD8+ T-cell reconstitution. High post-transplant donor chimerism in T- and myeloid-cells (>95%) confirmed a predominant donor, rather than recipient, genotype effect on immune function and aGVHD. To date, this is the first study to report corroborating genome-to-cellular evidence for a non-HLA donor immunogenetic variant that appears to be protective against GVHD. The incorporation of IL10 variants in donor selection criteria and clinical-management decisions has the potential to improve patient outcomes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».