준감독 클러스터링을 사용한 급성 신장 이식 거부에 대한 새로운 표현형
Mar 28, 2023
Vaulet et al.1은 신장 동종이식 기능 저하(Deterioration of Kidney Allograft Function, DeKAF) 연구에서 (1) 생검 후 이식 생존율이 다른 Banff 조직학적 클러스터를 확인했습니다. (2) 항체 매개 거부 반응의 마커는 염증(예: 밴프 염증, 세뇨관염, 사구체염[g], 세뇨관 주위 모세혈관염 점수)을 조정한 후에도 이식편 생존에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 방법론적 유사성에도 불구하고 Vauletet al. 후기 동종이식 병리의 클러스터 표현형에 대한 통찰력을 제공하는 DeKAF 간행물을 인용하는 것을 무시했습니다. 클러스터링 연구는 다음과 같이 달랐습니다. (1) DeKAF는 클러스터링을 위해 모든 조직학적 병변(급성 및 만성)을 고려한 반면 Vaulet et al. 급성 염증 + C4d, 공여자 특이적 항체 및 혈전성 미세혈관병증과 관련된 것만 고려; (2) DeKAF에는 적응증 생검 표본이 포함된 반면 Vaulet et al. 표시 및 감시 생검 표본을 모두 포함했습니다. (3) DeKAF의 경우 이식에서 생검까지 평균 시간은 5.7년인 반면, 적응증 생검의 83.3%는 Vaulet et al. 연구(중앙값, 이식 후 22일); (4) DeKAF의 감독되지 않은 클러스터링은 6개의 기본 클러스터를 식별한 반면 Vaulet et al. 4개를 확인했다. 그러나 감독되지 않은 군집의 "조직학적 및 임상적 관련성"이 불분명하다는 것을 알았기 때문에 저자는 생존 정보로 조직학적 특징을 평가하는 반감독 군집화 접근법을 사용하여 6개의 군집을 식별했습니다.

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연구에서 군집 간에 놀라운 유사점이 있습니다. 두 연구 모두 경미한 섬유증이 있지만 염증이 거의 없는 군집을 식별했으며, 둘 다 급성 T 세포 매개 거부와 일치하는 군집을 식별했으며, 두 연구 모두 우세한 조직학적 점수로 "g"가 있는 군집을 식별했습니다. Vaulet et al.의 경우, 이 세 클러스터는 기증자 특정 항체가 없다는 점을 제외하면 나머지 세 클러스터와 유사했습니다. DeKAF의 경우 급성 및 만성 병변의 차이가 클러스터를 구분했습니다.

임상적 관련성을 제한하는 Vaulet et al.의 연구 결과에는 측면이 있습니다. 첫째, 식별된 클러스터는 순전히 데이터 기반이 아니라 존재할 것으로 예상되는 표현형을 기반으로 결정되었습니다. 그들은 "다른 표현형을 설명하는 데 도움이 되지 않기 때문에" 클러스터가 3개 이하인 결과를 무시하기로 했습니다. 실제로, 저자는 "이러한 병변[g, 세뇨관 주위 모세혈관염 및 C4d] 및 [항체 매개 거부]의 관련성에 대한 임상 현실 및 이전 지식을 반영하지 않았기" 때문에 감독되지 않은 클러스터를 거부했습니다. 따라서 결과 클러스터는 작성자가 부과한 엄격한 프레임워크 내에서만 해석될 수 있습니다. 둘째, "밴프 범주를 사용하는 것과 비교하여 클러스터링 접근 방식으로 통계적으로 개선된 이식 실패 예측을 보였다"는 결론의 타당성에 의문을 제기합니다. 클러스터 기능은 이식편 생존을 기준으로 가중되었으며 예후의 중요성은 외부 데이터에서만 평가할 수 있습니다. 우리는 밴프 범주를 넘어서는 표현형이 존재할 수 있다는 저자의 의견에 동의하지만, Vaulet et al. 이식 실패와 관련이 있는 것으로 이미 알려진 병변의 중요성만 확인합니다.
공개
RB Mannon은 American Society of Nephrology(ASN) 보조금 위원회에서 ASN 정책 및 옹호 위원회 의장으로, 국립 당뇨병 및 소화기 및 신장 질환 연구소/미국 국립 연구소의 데이터 안전 모니터링 위원회 의장으로 활동하고 있다고 보고합니다. Health, The Transplantation Society 2020 및 2022 프로그램 위원회, Scientific Registry of Transplant Recipients Review Committee의 공동 의장 및 Women in Transplantation 의장; Astellas, CareDx, CSL Behring, Mallinckrodt, Quark Pharmaceuticals 및 Transplant Genomics Inc.로부터 연구 자금을 받고 있습니다. CSL Behring, Hansa, Novartis, Sanofifi 및 Vitaeris로부터 사례금 받기; Vitaeris VKTX01 IMAGINE 시험 운영 위원회에서 활동하고 있습니다. AJ Matas는 Alexion, Astellas, Bristol Myers Squibb, CareDX, Shire 및 Veloxis로부터 연구 자금을 받고 있다고 보고합니다. Astellas, CareDX, CSL Behring 및 Veloxis로부터 사례금을 받습니다. CareDX, CSL Behring 및 Jazz Pharma의 과학 고문 또는 회원으로 활동하고 있습니다. Veloxis와 컨설팅 계약을 맺었습니다. D. Rush는 Astellas Canada Inc.에서 연구 자금 및 사례금을 받고, 과학 고문/구성원으로 활동하고, 연사 국에서 활동하고, 기타 관심/관계(회의 운영 위원회 구성원)가 있다고 보고합니다. 나머지 저자 공개할 것이 없습니다.

자금 조달
없음.
참조
1. Vaulet T, Divard G, Thaunat O, Lerut E, Senev A, Aubert O, et al.: 준감독 클러스터링을 사용한 급성 신장 이식 거부에 대한 새로운 표현형의 데이터 기반 유도 및 검증. J Am Soc Nephrol 32: 1084–1096, 2021
2. Matas AJ, Leduc R, Rush D, Cecka JM, Connett J, Fieberg A, et al.: 조직병리학적 클러스터는 CAN 또는 CR의 비특이적 진단 내에서 하위 그룹을 구분합니다. DeKAF 연구의 예비 데이터. Am J 이식 10: 315–323, 2010
3. Gaston RS, Cecka JM, Kasiske BL, Fieberg AM, Leduc R, Cosio FC 등: 후기 신장 동종이식 실패의 주요 결정 요인으로서 항체 매개 손상에 대한 증거. 이식 90: 68–74, 2010
4. Matas AJ, Fieberg A, Mannon RB, Leduc R, Grande J, Kasiske BL 등: DeKAF 단면 코호트 연구의 장기 추적 조사. Am J 이식 19: 1432–1443, 2019
저자의 답변
우리는 Matas 외 감사합니다. 급성 신장 이식 거부의 재분류를 위한 우리 알고리즘에 대한 그들의 관심에 대해.1 우리는 데이터 기반 접근법이 반복적으로 개발된 밴프 분류에 가치를 더할 수 있다는 데 동의합니다.2 또한 우리의 접근법은 재분류를 위해 쉽게 접근할 수 있는 시스템을 제공할 뿐만 아니라 또한 중간 및 혼합 표현형의 한계를 극복하고 임상 의사 결정과 잠재적으로 관련된 질병 심각도에 대한 정보를 추가합니다.
Matas et al. 결론적으로 클러스터1과 밴프 범주2 사이의 유사성으로 인해 알고리즘의 가치가 감소한다고 생각하지 않습니다. 주로 세뇨관간질 대 미세순환 염증 및 기증자 특이적 HLA 항체(HLA-DSA)에 기초한 거부 아형. 또한, 우리 클러스터와 Banff 표현형 사이의 유사성은 우리 클러스터의 임상 해석을 가능하게 합니다(거부 없음을 나타내는 클러스터 1과 4, T 세포 매개 거부를 나타내는 클러스터 3, 항체 매개 거부를 나타내는 클러스터 5). 우리 클러스터와 밴프 사이의 주요하고 임상적으로 흥미로운 차이점은 (1) 논쟁의 여지가 있는 경계선 범주의 제거입니다. (2) "혼합 거부" 클러스터 6의 추가; (3) HLA DSA-음성 미세순환 염증의 흥미로운 표현형을 나타내는 새로운 클러스터 2의 추가.3
클러스터가 DeKAF(신장 동종이식 기능 저하) 연구4의 검증되지 않은 클러스터와 어떻게 관련되어 있는지 평가하기가 더 어렵습니다. 특히 급성 병변 점수를 기반으로 한 급성 거부반응의 재분류를 목적으로 하는 k-평균 클러스터와 달리1 DeKAF 계층적 클러스터는 기본적으로 주로 만성의 특징을 기반으로 하는 만성 손상의 차별화를 위해 개발되었습니다.4 DeKAF 클러스터링에 필요한 것으로 보이는 정확한 DeKAF 알고리즘 또는 TATR(t-IFTA) 병변에 대한 데이터.
따라서 우리는 우리의 알고리즘이 다른 것과 마찬가지로 순전히 데이터 기반이 아니라 다음과 같은 인간의 선택에 의존한다는 데 동의합니다. (2) 방법, 즉 k-평균 군집화: 재훈련1 필요 없이 새로운 생검 표본을 재분류할 수 있습니다(종종 불안정하고 재현하기 어려운 더 작은 군집을 더 많이 생성하는 계층적 군집4와 비교). (3) 포함된 특징, 즉 급성 병변 및 HLA-DSA1(HLA-DSA4가 아닌 선별된 주로 만성 병변4); 및 (4) 교육에 포함된 생검 표본, 즉 초기 및 후기 프로토콜 및 적응증 생검 표본1(나중 적응증 생검 표본4에 비해).
또한 중요한 점은 준감독 클러스터링을 선택했다는 것입니다. 우리의 첫 번째 무감독 접근법에서는 (1) HLA-DSA의 존재 및 (2) 요세관간질 염증의 정도(보충 그림 1 및 보충 표 1)의 두 가지 주요 매개변수만 기여했습니다.1 무감독 클러스터링에서 미세 순환의 중요성 따라서 광범위한 문헌에 비해 염증이 과소평가된 것으로 보입니다. 우리의 최종 반지도 접근법인 개별 병변과 이식 결과 사이의 관계에 대한 클러스터링을 약하게 알려줌으로써 클러스터 안정성과 예측 성능 및 임상 해석성을 더욱 향상시켰습니다. 모호한 클러스터링의 비율에서 클러스터 수를 도출했습니다. 또한 클러스터를 계산하기 위해 기능이나 해당 가중치를 방해하지 않았습니다.1
우리의 준지도 접근법은 훈련 코호트(Leuven)의 클러스터와 결과 사이의 연관성에서 일부 순환 논쟁으로 이어졌습니다. 따라서 완전히 독립적인 사례(Paris 및 Lyon, 1989명의 환자로부터 총 3835개의 생검 표본에서 Banff를 넘어서는 우리의 고정 클러스터링 알고리즘, 시각적 표현 및 부가 가치의 타당성을 입증하는 것이 필수적이었습니다.
추가 요청: david.deng@wecistanche.com WhatApp:86 13632399501






