HLA-DR/DQ eplet mismatch predicts de novo donor-specific antibody development in multi-ethnic Southeast Asian kidney transplant recipients on different immunosuppression regimens
Notice bibliographique
Résumé
Eplet mismatch has been recognized as a more precise strategy for determining HLA compatibility by analyzing donor-recipient HLA differences at the molecular level. However, predicting post-transplant alloimmunity using single-molecule eplet mismatch categories has not been validated in Asian cohorts. We examined a cohort of Southeast Asian kidney transplant recipients (n = 234) to evaluate HLA-DR/DQ eplet mismatch as a predictor of de novo donor-specific antibody (dnDSA) development. HLA-DR/DQ single-molecule eplet mismatch was quantified using HLA Matchmaker, and we utilized previously published HLA-DR/DQ eplet mismatch thresholds to categorize recipients into alloimmune risk groups and evaluate their association with dnDSA development. Recognizing that the predominance of cyclosporine use (71%) may alter published eplet mismatch thresholds derived from a largely tacrolimus-based (87%) cohort, we evaluated cohort-specific thresholds for HLA-DR/DQ single-molecule eplet mismatch categories. Recipient ethnicities included Chinese (65%), Malays (17%), Indians (14%), and others (4%). HLA-DR/DQ dnDSA developed in 29/234 (12%) recipients after a median follow-up of 5.4 years, including against isolated HLA-DR (n = 7), isolated HLA-DQ (n = 11), or both (n = 11). HLA-DR/DQ single-molecule eplet mismatch risk categories correlated with dnDSA-free survival ( p = 0.001) with low-risk recipients having a dnDSA prevalence of 1% over 5 years. The cohort-specific alloimmune risk categories improved correlation with HLA-DR/DQ dnDSA-free survival and remained significant after adjusting for calcineurin inhibitor and anti-metabolite immunosuppression ( p < 0.001). We validated the performance of single-molecule eplet mismatch categories as a prognostic biomarker for HLA-DR/DQ dnDSA development in a cohort of predominantly Asian kidney transplant recipients after adjusting for different immunosuppression regimens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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)
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 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 ».