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Enregistrement W4394952302 · doi:10.1681/asn.0000000000000350

The Clinical Relevance of the Infiltrating Immune Cell Composition in Kidney Transplant Rejection

2024· editorial· en· W4394952302 sur OpenAlexaff
Thibaut Vaulet, Jasper Callemeyn, Baptiste Lamarthée, Asier Antoranz, Tim Debyser, Priyanka Koshy, Dany Anglicheau, Jill Colpaert, Wilfried Gwinner, Philip F. Halloran, Dirk Kuypers, Claire Tinel, Amaryllis H. Van Craenenbroeck, Elisabet Van Loon, Pierre Marquet, Francesca M. Bosisio, Maarten Naesens

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFP7 HealthFonds Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la RechercheBpifrance
Mots-clésImmune systemBiologyImmunologyCD8KidneyT cellCell typeBiopsyKidney transplantationCellMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points The estimated composition of immune cells in kidney transplants correlates poorly with the primary rejection categories defined by Banff criteria. Spatial cell distribution could be coupled with a detailed cellular composition to assess causal triggers for allorecognition. Intragraft CD8temra cells showed strong and consistent association with graft failure, regardless of the Banff rejection phenotypes. Background The link between the histology of kidney transplant rejection, especially antibody-mediated rejection, T-cell–mediated rejection, and mixed rejection, and the types of infiltrating immune cells is currently not well charted. Cost and technical complexity of single-cell analysis hinder large-scale studies of the relationship between cell infiltrate profiles and histological heterogeneity. Methods In this cross-sectional study, we assessed the composition of nine intragraft immune cell types by using a validated kidney transplant–specific signature matrix for deconvolution of bulk transcriptomics in three different kidney transplant biopsy datasets ( N =403, N =224, N =282). The association and discrimination of the immune cell types with the Banff histology and the association with graft failure were assessed individually and with multivariable models. Unsupervised clustering algorithms were applied on the overall immune cell composition and compared with the Banff phenotypes. Results Banff-defined rejection was related to high presence of CD8 + effector T cells, natural killer cells, monocytes/macrophages, and, to a lesser extent, B cells, whereas CD4 + memory T cells were lower in rejection compared with no rejection. Estimated intragraft effector memory–expressing CD45RA (TEMRA) CD8 + T cells were strongly and consistently associated with graft failure. The large heterogeneity in immune cell composition across rejection types prevented supervised and unsupervised methods to accurately recover the Banff phenotypes solely on the basis of immune cell estimates. The lack of correlation between immune cell composition and Banff-defined rejection types was validated using multiplex immunohistochemistry. Conclusions Although some specific cell types ( FCGR3A + myeloid cells, CD14 + monocytes/macrophages, and NK cells) partly discriminated between rejection phenotypes, the overall estimated immune cell composition of kidney transplants was ill-related to main Banff-defined rejection categories and added to the Banff lesion scoring and evaluation of rejection severity. The estimated intragraft CD8temra cells bore strong and consistent association with graft failure and were independent of Banff-grade rejection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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