Evaluating Activated Regulatory T Cells as a Biomarker of Chronic Allograft Inflammation in Pediatric Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background There is a need for noninvasive immunological biomarkers that can identify stable kidney allograft immune quiescence to inform individualized immunosuppression. Methods We conducted a cross‐sectional, pilot cohort study evaluating the relative abundance of regulatory T cells (Tregs) to effector T‐cell (Teff) populations as a surrogate marker of long‐term graft tolerance. We obtained fresh peripheral blood mononuclear cell samples from stable pediatric kidney transplant recipients, most with recent surveillance biopsies to identify the presence or absence of chronic inflammation. Tregs were sub‐phenotyped as naïve, memory, and activated Tregs (aTreg). Treg/Teff ratios were modeled for association with chronic inflammation and in the context of potential clinical features. Results Twenty‐seven patient samples were included on standard immunosuppression (tacrolimus, mycophenolate, and prednisone) with a mean age of 9.2 ± 5.0 years, at 30.2 ± 21.7 months posttransplant. The ratio of aTreg (FOXP3++CD45RA−) to Th17 cells (CD4+IL‐17+) was significantly greater in patients without inflammation than in patients with graft inflammation (p < 0.01). Similarly, there was a trend toward greater aTreg/CD4+ T cells and aTreg/CD8+ Teff in patients without inflammation (p = 0.05 and 0.09, respectively). There was no significant association for inflammation with naïve or memory Treg/Teff ratios. Multiple logistic regression with all three aTreg/Teff ratios modeled allograft inflammation with high sensitivity and specificity (AUC = 0.83, 95% CI 0.67–0.98). Conclusions The proportion of peripheral blood aTregs/Teff cells in this pilot cohort of stable pediatric kidney transplant recipients was associated with immune quiescence. These data support further investigation into aTreg/Teff monitoring to inform precision immunosuppressive treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».