Clinical application of immune repertoire sequencing in solid organ transplant
Notice bibliographique
Résumé
Background: Measurement of T cell receptor (TCR) or B cell receptor (BCR) gene utilization may be valuable in monitoring the dynamic changes in donor-reactive clonal populations following transplantation and enabling adjustment in therapy to avoid the consequences of excess immune suppression or to prevent rejection with contingent graft damage and to indicate the development of tolerance. Objective: We performed a review of current literature to examine research in immune repertoire sequencing in organ transplantation and to assess the feasibility of this technology for clinical application in immune monitoring. Methods: We searched MEDLINE and PubMed Central for English-language studies published between 2010 and 2021 that examined T cell/B cell repertoire dynamics upon immune activation. Manual filtering of the search results was performed based on relevancy and predefined inclusion criteria. Data were extracted based on study and methodology characteristics. Results: Our initial search yielded 1933 articles of which 37 met the inclusion criteria; 16 of these were kidney transplant studies (43%) and 21 were other or general transplantation studies (57%). The predominant method for repertoire characterization was sequencing the CDR3 region of the TCR β chain. Repertoires of transplant recipients were found to have decreased diversity in both rejectors and non-rejectors when compared to healthy controls. Rejectors and those with opportunistic infections were more likely to have clonal expansion in T or B cell populations. Mixed lymphocyte culture followed by TCR sequencing was used in 6 studies to define an alloreactive repertoire and in specialized transplant settings to track tolerance. Conclusion: Methodological approaches to immune repertoire sequencing are becoming established and offer considerable potential as a novel clinical tool for pre- and post-transplant immune monitoring.
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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 | 0,026 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».