Distinct Molecular Processes Mediate Donor-derived Cell-free DNA Release From Kidney Transplants in Different Disease States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among all biopsies in the Trifecta-Kidney Study ( ClinicalTrials.gov NCT04239703), elevated plasma donor-derived cell-free DNA (dd-cfDNA) correlated most strongly with molecular antibody-mediated rejection (AMR) but was also elevated in other states: T cell-mediated rejection (TCMR), acute kidney injury (AKI), and some apparently normal biopsies. The present study aimed to define the molecular correlates of plasma dd-cfDNA within specific states. METHODS: Dd-cfDNA was measured by the Prospera test. Molecular rejection and injury states were defined using the Molecular Microscope system. We studied the correlation between dd-cfDNA and the expression of genes, transcript sets, and classifier scores within specific disease states, and compared AMR, TCMR, and AKI to biopsies classified as normal and no injury (NRNI). RESULTS: In all 604 biopsies, dd-cfDNA was elevated in AMR, TCMR, and AKI. Within AMR biopsies, dd-cfDNA correlated with AMR activity and stage. Within AKI, the correlations reflected acute parenchymal injury, including cell cycling. Within biopsies classified as MMDx Normal and archetypal No injury (NRNI), dd-cfDNA still correlated significantly with rejection- and injury-related genes. TCMR activity (eg, the TCMR Prob classifier) correlated with dd-cfDNA, but within TCMR biopsies, top gene correlations were complex and not the top TCMR-selective genes. CONCLUSIONS: In kidney transplants, elevated plasma dd-cfDNA is associated with 3 distinct molecular states in the donor tissue: AMR, recent parenchymal injury (including cell cycling), and TCMR, potentially complicated by parenchymal disruption. Moreover, subtle rejection- and injury-related changes in the donor tissue can contribute to dd-cfDNA elevations in transplants considered to have no rejection or injury.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».