Genetic and environmental imprints on T cell receptor repertoires as predictors of graft-versus-host disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hematopoietic cell transplantation (HCT) as potentially curative treatment for patients with hematologic malignancies relies on T cells to mediate the potentially curative graft-versus-tumor (GVT) effect, which may be associated with graft-versus-host disease (GVHD), a potentially life-threatening complication. T cells recognize peptides presented by Human Leukocyte Antigen (HLA) molecules. It is commonly believed that matching HLA alleles between donors and recipients ensures similarity in their T cell receptor (TCR) repertoires, thereby reducing the risk of GVHD and graft rejection. However, TCR repertoires are shaped by multiple factors beyond HLA genetics, including sex, age, and immune history. The extent to which genetic variation and past infections influence TCR repertoire composition and GVHD risk remains unclear. Here, we show that while HLA haplotypes contribute to broad TCR repertoire differences, recent viral infections significantly impact TCR composition and influence GVHD risk. Analyzing 401 patients who were uniformly transplanted from healthy HLA-identical sibling HCT donors, we introduced HLA-TCR coherence , a metric that quantifies the extent to which an individual’s TCR repertoire reflects their HLA haplotype. We find that higher TCR-HLA coherence is associated with greater HLA heterozygosity and an increased incidence of severe acute GVHD (grade 3-4) in transplant recipients. Furthermore, in silico identification of virus-associated TCRs (vaTCRs) using TCR sequencing and viral serology reveal specific vaTCRs predictive of either increased or decreased GVHD risk. These findings suggest that beyond HLA allele matching, donor-specific immune history and repertoire characteristics are critical determinants of GVHD risk. Thus, a more systematic integration of donor immune history may offer a complementary avenue for refining donor selection and potentially improving transplant outcomes. One Sentence Summary While genetics shape the potential of a donor’s T cell repertoire, factors like infections and HLA diversity influence its composition and impact on transplant outcomes, including GVHD risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».