Uncovering a novel role of focal adhesion and interferon-gamma in cellular rejection of kidney allografts at single cell resolution
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kidney transplant recipients are currently treated with nonspecific immunosuppressants that cause severe systemic side effects. Current immunosuppressants were developed based on their effect on T-cell activation rather than the underlying mechanisms driving alloimmune responses. Thus, understanding the role of the intragraft microenvironment will help us identify more directed therapies with lower side effects. Methods: To understand the role of the alloimmune response and the intragraft microenvironment in cellular rejection progression, we conducted a Single nucleus RNA sequencing (snRNA-seq) on one human non-rejecting kidney allograft sample, one borderline sample, and T-cell mediated rejection (TCMR) sample (Banff IIa). We studied the differential gene expression and enriched pathways in different conditions, in addition to ligand-receptor (L-R) interactions. Results: Pathway analysis of T-cells in borderline sample showed enrichment for allograft rejection pathway, suggesting that the borderline sample reflects an early rejection. Hence, this allows for studying the early stages of cellular rejection. Moreover, we showed that focal adhesion (FA), IFNg pathways, and endomucin (EMCN) were significantly upregulated in endothelial cell clusters (ECs) of borderline compared to ECs TCMR. Furthermore, we found that pericytes in TCMR seem to favor endothelial permeability compared to borderline. Similarly, T-cells interaction with ECs in borderline differs from TCMR by involving DAMPS-TLRs interactions. Conclusion: Our data revealed novel roles of T-cells, ECs, and pericytes in cellular rejection progression, providing new clues on the pathophysiology of allograft rejection.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».