Interpreting immune evasion: a novel assay for HLA loss detection
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the analytical performance of a new Next-Generation Sequencing (NGS) assay designed to detect Human Leukocyte Antigen (HLA) loss. Unlike existing methods, this assay offers increased sensitivity, broader applicability, and does not require prior knowledge of specific HLA mismatches, making it a more versatile tool for post-transplant monitoring. The main goal was to determine whether this assay can reliably identify HLA loss in post-transplant patients and provide clinically actionable information for relapse management. Furthermore, the clinical utility of the assay was assessed in patients undergoing Hematopoietic Stem Cell Transplantation (HSCT) with haploidentical or HLA-mismatched unrelated donors (MMUD). The study included both artificial and clinical samples, which were analyzed using the present assay to examine insertion-deletion (indel) markers located within and adjacent to the HLA region. The results demonstrated that the new assay exhibits excellent correlation with the One Lambda Devyser Chimerism assay in samples without HLA loss, achieving a detection limit of 0.25%. Furthermore, the study showed that the markers employed in the assay can effectively identify the occurrence and location of HLA loss. These findings could potentially influence clinical decision-making, when the donor source of retransplants or Donor Lymphocyte Infusions (DLI) need to be re-considered.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».