Epithelial Injury Cell States Affect Kidney Transplant Survival After T Cell-Mediated Rejection
Notice bibliographique
Résumé
Background: T-cell-mediated rejection (TCMR) remains a key obstacle to achieving long-term survival of kidney allografts. Although it is generally considered responsive to intensified immunosuppression, its occurrence still significantly impairs graft function and durability. This is largely due to an incomplete understanding of the molecular pathways activated during TCMR and their clinical implications. Methods: To investigate this, we induced acute TCMR in murine models of allogeneic kidney transplantation (C57BL/6 to BALB/c and BALB/c to C57BL/6), alongside syngeneic controls (C57BL/6 to C57BL/6 and BALB/c to BALB/c). Molecular alterations were examined 7 days post-transplant using single-nucleus RNA sequencing (snRNA-seq) and spatial transcriptomics. Findings were compared with snRNA-seq data from three human TCMR biopsies and three stable allografts without rejection. To assess clinical relevance, we analyzed bulk transcriptomic data from 1,292 kidney allografts—including 95 TCMR cases—using biomarker gene sets reflecting TCMR-associated epithelial injury and allograft outcomes. Results: Allogeneic mouse kidneys showed classical histopathological signs of TCMR. snRNA-seq revealed distinct injury-associated cell states with marked gene expression changes, especially in proximal tubules (PT) and thick ascending limbs (TAL). Spatial transcriptomics identified a heterogeneous distribution of these injured cells and their spatial association with infiltrating leukocytes. Cross-species comparison demonstrated conserved injured PT and TAL cell states in human TCMR. Importantly, graft outcomes were closely linked to the extent of TCMR-induced epithelial injury, which persisted in some cases despite apparent resolution of rejection. Conclusion: This study provides an in-depth analysis of cell type-specific molecular changes during TCMR across species. The findings underscore the need for improved diagnostic tools and targeted therapies to address epithelial injury and enhance long-term kidney allograft survival.
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 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.
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 ».