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Enregistrement W4416839503 · doi:10.1097/01.tp.0001175332.02047.ce

405.6: Ex vivo delivery of autologous regulatory T cells during normothermic machine perfusion in porcine kidney transplantation.

2025· article· en· W4416839503 sur OpenAlexaff
Masataka Kawamura, Yuki Noguchi, Catherine Parmentier, Samrat Ray, Shigeaki Nakazawa, Yoichi Kakuta, Lisa Robinson, Markus Selzner

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueXenotransplantation and immune response
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEx vivoMachine perfusionKidneyPerfusionIn vivo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Kidney transplantation is the optimal treatment for end-stage kidney disease. However, ischemia-reperfusion injury (IRI) remains a significant challenge, particularly in marginal grafts, as it contributes to delayed graft function and antibody-mediated rejection. Regulatory T cells (Tregs), a subset of CD4+CD25+ T cells, play a central role in modulating immune responses and have been shown to ameliorate ischemic acute kidney injury. Method: Normothermic ex vivo kidney perfusion (NEVKP) is a promising platform for organ preservation and therapeutic intervention, allowing for targeted delivery of Tregs directly to the kidney. In this study, we isolated and expanded Tregs from porcine peripheral blood and administered them during NEVKP in a porcine autotransplantation model.Results: Tregs administered during perfusion showed potential to suppress local immune responses without systemic immunosuppression. Foxp3-positive cells increased in the graft tissue, while effector T cells were suppressed immediately post-transplant. Although histological changes were not statistically significant, there was a trend toward reduced tubular injury. These findings suggest that Tregs delivered during NEVKP could mitigate IRI and enhance graft preservation. Conclusion: This study provides the first evidence in a large animal model supporting the feasibility and potential of Tregs for localized immunomodulation during kidney transplantation, paving the way for future studies targeting rejection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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