Next-Level Approach to Antibody-Mediated Rejection and T Cell-Mediated Rejection Diagnosis in Kidney Transplantation: Dynamic Duo of Urine CXCL10 and Donor-Derived Cell-Free DNA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Biopsies are required to diagnose rejection but they are invasive and difficult to use for monitoring. While there is evidence that donor derived cell free DNA (dd-cfDNA) performs well as a biomarker of antibody-mediated rejection (AMR), its ability to identify T cell mediated rejection (TCMR) remains unclear. In contrast, urine CXCL10 is a well-characterised biomarker of tubulitis. Due to these complementary properties, we hypothesized that use of these 2 biomarkers together would improve the diagnosis of rejection phenotypes marked predominantly by tubulitis, particularly TCMR. Methods: A single center exploratory study was conducted whereby 126 transplant biopsies (with paired plasma and urine) were selected. Banff criteria were followed to generate the following diagnostic categories: AMR (n=20), low and high grade TCMR (n=17) and normal histology (n=43). Urine CXCL10 was measured using the Meso Scale V-Plex assay. Cell free DNA was extracted from EDTA plasma samples and percent donor derived cell free DNA calculated using the CareDx AlloSeq cfDNA kit. Results: The AUC for AMR (versus normal) was 0.952 (0.893-1000) using dd-cfDNA. In contrast, the AUC for AMR was 0.595 (0.469-0.722) using urine CXCL10 and increased to 0.969 (0.923-1.000) when dd-cfDNA was added (p=1.71X10-8). For high grade TCMR, AUC using dd-cfDNA was 0.762 (0.562-0.963). AUC using urine CXCL10 was 0.681 (0.474-0.888) and increased to 0.792 (0.585-1.000) when dd-cfDNA was added (p=0.16). For low grade TCMR, AUC was 0.577 (0.442-0.711) using dd-cfDNA. AUC was 0.595 (0.424-0.767) using urine CXCL10 and increased to 0.652 (0.473-0.832) (p=0.32) when dd-cfDNA was added. Conclusion: Urine CXCL10 is a weaker diagnostic biomarker of AMR compared to dd-cfDNA. In contrast, when evaluating TCMR, there was no clear advantage of one biomarker over the other, though their combination may improve diagnosis. These findings require prospective multi-center studies. Funding: Private Foundation Support
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».