Expansion of molecular mismatch scores to guide clinical management of kidney transplant patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Optimizing outcomes for kidney transplant recipients requires both minimizing premature death related to over-immunosuppression and avoiding alloimmune injury associated with under-immunosuppression. Both of these goals require a precise understanding of the alloimmune risk faced by the recipient. Although the assessment of HLA mismatch at the antigen level lacks refinement, molecular mismatch has been shown to increase precision in alloimmune risk assessment. This review discusses the expansion of the role of molecular mismatch in optimizing the clinical management of kidney transplant recipients. RECENT FINDINGS: Eplet mismatch has been reported as a reliable predictive biomarker for immunosuppression adequacy and to identify recipients who are less likely to tolerate minimization or nonadherence. Human leukocyte antigen DR and/or DQ (HLA-DR/DQ) single-molecule mismatch has also been validated as a prognostic biomarker in immunosuppression conversion studies, providing a precise, individualized assessment of alloimmune risk to guide decision-making regarding immunosuppression. PIRCHE-II scores have been observed to potentiate the risk of dnDSA development. The use of molecular mismatch can also be expanded to personalized posttransplant alloimmune monitoring and dnDSA surveillance. SUMMARY: To facilitate precision medicine in transplantation, molecular mismatch has the potential to serve as a prognostic and predictive biomarker for primary alloimmunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».