The Effects of Clazakizumab on Peripheral Blood and Kidney Transcriptomes in Patients With Late Antibody-Mediated Rejection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There are no licensed treatments for antibody-mediated rejection (AMR), a major cause of late kidney allograft loss. Clazakizumab (CLZ), an interleukin (IL)-6-neutralizing antibody, showed potential efficacy in a phase 2 trial in late AMR, with a reduction in donor-specific antibodies (DSAs) and kidney molecular microscope diagnostic system (MMDx) AMR score, but the underpinning mechanisms are unclear. Methods: Using peripheral blood transcriptomics, we identified a decrease in IL-6-associated "JAK-STAT signaling" pathway genes with CLZ, and a reduction in gene modules that enriched for T follicular helper cell and activated platelet signatures, cells that contribute to DSA generation and inflammatory responses to DSA respectively. However, responses were variable, and some patients showed a rebound in the expression of inflammatory signatures with long-term CLZ treatment, indicating variability in the efficacy of IL-6 antagonism. One peripheral blood gene module significantly correlated with kidney MMDx AMR score and enriched for monocyte signature genes, as well as "Fc gamma receptor-mediated phagocytosis" and "leukocyte transendothelial migration" gene sets, suggesting that cells activated by DSAs can be detected in peripheral blood. In the kidney, CLZ-treatment was associated with a significant reduction in a damaged tubule gene signature and preservation of podocyte signatures. We also found a kidney plasma cell gene-rich module that positively correlated with circulating DSAs; however, this was not significantly downregulated by CLZ. Conclusion: Overall, our results provide mechanistic insights into the effects and limitations, of IL-6 neutralization in humans in the context of AMR.
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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 | 0,001 | 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.
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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 ».