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Enregistrement W4402798370 · doi:10.1097/01.tp.0001065984.54559.1b

365.4: Exploring immune maturation in childhood transplantation: Influence of age, organ type, thymus excision, and immunosuppression on lymphocyte populations.

2024· article· en· W4402798370 sur OpenAlexaffabout
Angela Hamie, Lavinia Ionescu, Maryna Yaskina, Seema Mital, Bethany J. Foster, Upton Allen, Robert J. Ingham, Simon Urschel

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunosuppressionImmune systemImmunologyLymphocyteOrgan transplantationTransplantationBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Younger children receiving solid organ transplantation (Tx) exhibit lower rejection rates than older individuals, likely related to immune immaturity. Standard immunosuppression protocols inadequately address individual needs and may result in avoidable adverse effects such as infection and post-transplant lymphoproliferative disorder. Thymus excision in heart Tx further alters the immune system and is associated with atopic disorders. We hypothesized that the composition of the adaptive immune system in childhood Tx is affected by age, organ, thymus excision and immunosuppression, thereby influencing the clinical outcomes of Tx. Methods: In a national multicenter collaboration (CNTRP-POSITIVE), we included children listed for heart, lung and kidney solid organ Tx. Peripheral blood mononuclear cells (PBMC) were isolated from pre-Tx, 3-month, and 12-month post-Tx blood samples. The adaptive immune system was characterized by flow cytometric deep phenotyping and stimulation assays, grouped by stages of immune maturation (0-2, 2-<10, and 10-18 years of age). Results: Samples were analyzed from 115 children pre-transplant, 89 at 3 months, and 69 at 12 months. Patients receiving heart or liver Tx were younger than those receiving kidneys (n = 28/36/51; median ages: 1.6/1.7/10.3 years, respectively). The CD4+ T cell count decreased significantly at 3 months post-Tx compared to pre-Tx, most pronounced in < 2 year olds (p<0.001). A recovery of CD4+ T cell levels to pre-Tx levels at 12 months was observed in kidney and liver, but not in heart recipients (p<0001). In contrast, regulatory T cells (Tregs) increased 3 months post-Tx (p= 0.0126), returning to baseline at 12 months (p= 0.8337). CD19+ B cell count remained similar post-Tx with the exception of a significant decrease at 12 months post-Tx in the < 2 years age group (p < 0001). Transitional B cells showed a decrease at 3 months post-Tx in kidney recipients, but increased in heart recipients in trend (p = 0.0584), while memory B cells changed with age but independent of immune suppression. Thymoglobulin induction therapy had profound persistent effects on T but also B cells and subpopulations while basiliximab reduced B cells but did not affect immune maturation. Conclusion: Children receiving heart Tx showed a persistent inability to recover CD4 counts at 12 months post-Tx, unlike kidney and liver recipients, likely related to thymus excision at or before Tx. Children < 2 years show the strongest effect of Tx on CD4 T cell and CD19 B cell populations. The increase in Tregs at 3 months post-Tx across all variables supports their role in balancing an exaggerated immune response, leading to a more equilibrated state by 12 months post-Tx. Aggressive induction with Thymoglobulin results in extensive and persistent alteration of the lymphocyte composition, while basiliximab affects only B cell proportions. These findings will help to guide adaption of patient management to personalized needs. Canadian National Transplant Research Program.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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