Combination Automated Microfluidics Measurement of Urine C-C Motif Ligand 2, CXC-Motif Chemokine 9, CXC-Motif Chemokine 10, and Vascular Endothelial Growth Factor A for Monitoring Patients with a Kidney Transplant
Notice bibliographique
Résumé
Key Points Combining urine C-C motif ligand 2, CXC-motif chemokine 9, CXC-motif chemokine 10, and vascular endothelial growth factor A identifies stable transplant recipients without biopsy-proven acute rejection with >75% specificity and 94% negative predictive value. Measuring four urine analytes in combination using an automated platform is highly efficient (<70 minutes) and reproducible across three independent sites. Automated urine analyte measurement provides critical decision support and outperforms eGFR measurements alone for post-transplantation monitoring. Background Recent studies indicate that up to 36% of pediatric and adult kidney transplant recipients with stable serum creatinine levels will have acute rejection detected on surveillance biopsy. The purpose of this study was to develop and validate a risk algorithm for identifying low- and high-risk patients using a novel automated platform that simultaneously measures urinary C-C motif ligand 2 (CCL2), CXC-motif chemokine 9 (CXCL9), CXC-motif chemokine 10 (CXCL10), and vascular endothelial growth factor A (VEGF-A) with high precision. Methods We designed a multicenter observational study to evaluate the performance of urinary CCL2, CXCL9, CXCL10, and VEGF-A in a training set of 517 banked samples collected at the time of surveillance or indication kidney biopsies from both adult and pediatric recipients. Risk algorithms combining all four analytes were developed in the training set and subsequently validated in three laboratory sites in two additional pediatric cohorts ( N =174). Results The automated platform had remarkably high throughput, generating reproducible results in 60–70 minutes. Analysis was initially performed in the training set ( N =517), which included biopsies read as normal ( N =330), acute rejection ( N =92), or borderline rejection ( N =95). We found that each biomarker independently discriminated normal biopsies versus those with acute rejection ( P < 10 −5 ). A risk algorithm using all four biomarkers (score4) had excellent diagnostic performance for acute rejection in both for-cause and surveillance biopsies performed on patients with stable GFRs, outperforming any individual biomarker as well as estimated GFR assessments. Validation assays performed in the two additional pediatric cohorts in three laboratory sites demonstrated a robust correlation of results; score4 retained excellent diagnostic performance (75% specificity and 92% negative predictive value). Conclusions Automated measurements of urine CCL2, CXCL9, CXCL10, and VEGF-A can distinguish kidney transplant recipients at low versus high risk of rejection. We suggest that this assay can advantage clinical decision making in routine post-transplant monitoring because of its low cost, rapid throughput, and operator independence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».