Humoral immunity to lung antigens early post-transplant confers risk for chronic lung allograft dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autoantibodies and de novo donor HLA-specific antibodies (dnDSA) may contribute to chronic lung allograft dysfunction (CLAD). However, the breadth of reactivities against self-antigens and their association with CLAD has been underexamined. In a single-center study, we screened lung transplant (LTx) recipients for novel autoantibodies at transplant and 6 months post-LTx, assessed dnDSA exposure, and CLAD-free survival. METHODS: Serum samples were collected from 89 crossmatch-negative bilateral LTx recipients at the time of LTx and 6 months post-LTx, before a CLAD diagnosis, for autoantibody screening using a custom antigen microarray. RESULTS: Patients who developed CLAD by 5 years post-LTx demonstrated a decrease in average IgG reactivity, but no decrease in IgM reactivity when measured at 6 months post-LTx. IgG anti-tropoelastin, SP-D, and thyroglobulin autoantibodies were significantly elevated 6 months post-LTx in patients who developed CLAD by 5 years, compared to those who remained CLAD-free at 5 years. In contrast, patients who remained CLAD-free at 5 years had elevated levels of IgG anti-CENP-B at both timepoints and PM/SCL100 at 6 months post-LTx, suggesting these may confer protection. Exposure to autoantibodies against lung-enriched targets and dnDSA conferred increased CLAD risk. CONCLUSIONS: We identified novel autoantibodies associated with CLAD-free survival, bolstering the independent relationship between autoantibodies and CLAD. We also identified autoantibody signatures that are associated with a marked increase in CLAD risk. Exposure to lung-enriched targets and dnDSA may have a reciprocal amplifying effect that lies on a tissue-specific mechanistic pathway leading to CLAD.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».