A T-cell intrinsic Role for <i>APOL1</i> Risk Alleles in Allograft Rejection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract African Americans have an increased risk of kidney disease due to exonic variants in Apolipoprotein-L1 (G1 and G2). These prevalent variants have also been linked with kidney rejection, but outside of association with African ancestry, underpinning causal mechanisms are unknown. We investigated T-cell function using transgenic mice with physiologic expression of wild type (G0-), G1-, or G2-APOL1. Mice with variant APOL1 showed greater CD8+T-cell activation with expansion of a central memory (TCM) subset. Stimulated G1-CD8+T-cells showed enhanced proliferation and cytokine production, which reversed with APOL1 inhibition. In MHC-mismatched cardiac transplants, G1-mice demonstrated greater CD8+T-cell infiltration and reduced survival. Bulk transcriptome of G1-CD8+T-cells, and single-cell transcriptome of graft infiltrating TCMs, showed enrichment of canonical T-cell receptor (TCR) pathways including Ca 2+ -signaling. G1-CD8+T-cells demonstrated baseline ER-Ca 2+ depletion followed by sustained increases in cytosolic-Ca 2+ upon TCR stimulation. G1-CD8+T-cells were more sensitive to Ca 2+ chelation, or store-operated Ca 2+ entry inhibition, and relatively resistant to calcineurin antagonism vs. G0-CD8+T-cells. Analogously, in a kidney transplant cohort, APOL1-variant recipients developed rejection when they had elevated peripheral TCMs before transplantation and despite significantly higher tacrolimus levels vs G0/G0-AAs with rejection. In summary, we unravel an excitatory T-cell intrinsic mechanism for APOL1 exonic variants, causally linking them with kidney rejection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».