Un score du module de rejet urinaire commun (uCRM) pour la surveillance non invasive des greffes de rein

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Résumé

Un module de rejet commun (CRM) composé de 11 gènes exprimés dans des biopsies d'allogreffe a déjà été signalé comme servant de biomarqueur pour le rejet aigu (AR), en corrélation avec l'étendue de la lésion du greffon et pour prédire les futurs dommages de l'allogreffe. Nous avons étudié l'utilisation de ce panel de gènes sur le culot de cellules urinaires de patients transplantés rénaux. Des sédiments de cellules urinaires ont été prélevés chez des patients présentant un rejet aigu confirmé par biopsie, une RA limite (bAR), une néphropathie à virus BK (BKVN) et des greffons rénaux stables avec des biopsies de protocole normal (STA) ont été analysés pour l'expression de ces 11 gènes à l'aide d'une chaîne de polymérase quantitative réaction (qPCR). Nous avons évalué ces 11 gènes CRM pour leur abondance, leur autocorrélation et leurs niveaux d'expression individuels. L'expression de 10/11 gènes était élevée dans AR par rapport à STA. Psmb9 et Cxcl10 pourraient classer AR par rapport à STA aussi précisément que le modèle de gène 11- ( sensibilité=930,6 %, spécificité=970,6 %). Le score Au CRM, basé sur la moyenne géométrique des niveaux d'expression, pourrait distinguer AR de STA avec une grande précision (AUC= 0.9886) et corrélé spécifiquement avec les mesures histologiques de la tubulite et de l'inflammation interstitielle plutôt que l'atrophie tubulaire, la glomérulosclérose, prolifération intimale, vacuolisation tubulaire ou glomérulite aiguë. Ce score basé sur l'expression des gènes dans l'urine peut permettre le suivi non invasif et quantitatif de la RA.

EFFETS DU CSITANCHE : ANTI-INFLAMMATOIRE

Introduction

La transplantation rénale (KTx) est la modalité privilégiée pour le traitement de l'insuffisance rénale terminale (IRT) quelle qu'en soit la cause [1]. Bien que cette approche thérapeutique soit devenue une pratique courante dans le monde entier, améliorant considérablement la qualité de vie et la survie des patients[2], les résultats à long terme des allogreffes rénales ne se sont pas améliorés comme prévu malgré une meilleure compréhension de la biologie immunitaire du rejet d'allogreffe et l'avènement de nouvelles et des agents immunosuppresseurs plus puissants [3]. La principale cause de survie persistante et médiocre du greffon est l'incapacité de quantifier de manière non invasive le fardeau des lésions immunitaires du greffon et de prédire le rejet aigu avant un déclin fonctionnel substantiel et une lésion histologique. En effet, bien qu'il soit bien connu que les patients KTx sont continuellement exposés à des lésions immunitaires et non immunitaires [4, 5], la surveillance périodique de KTx dépend de marqueurs de substitution insensibles du dysfonctionnement de l'allogreffe tels que la créatinine sérique (6, Z) et la surveillance sporadique de KTx est basé sur des biopsies d'allogreffe protocolaires pour détecter les lésions histologiques subcliniques du greffon en l'absence de perturbation de la créatinine sérique[8].Bien que l'évaluation du dysfonctionnement du greffon basée uniquement sur la créatinine sérique ait une sensibilité pour les dommages non spécifiques et établis de l'allogreffe, il a une faible spécificité pour le diagnostic de rejet aigu (RA), car une augmentation de la créatinine sérique peut être due à d'autres raisons non directement liées au rejet de l'allogreffe, telles que la néphrotoxicité liée aux médicaments immunosuppresseurs (IS), la nécrose tubulaire aiguë, l'infection , et la fibrose interstitielle et l'atrophie tubulaire (IFTA). En outre, alors que l'utilisation de biopsies de surveillance a été postulée comme l'outil de référence pour diagnostiquer al lésions loggreffes, cette voie d'abord est coûteuse, invasive, avec une morbidité opératoire (risque hémorragique ; procédure nécessitant une sédation, en particulier pour les patients pédiatriques KTx) [9], lourde de variabilités de lecture inter-opérateurs, et souvent peu représentative de la lésion histologique focale, Par conséquent, l'utilisation de marqueurs biologiques non invasifs qui peuvent prédire et quantifier avec précision le fardeau de une lésion immunitaire dans l'allogreffe serait une avancée significative pour la surveillance de précision du KTx [10-12].

L'interrogation des biomarqueurs protéomiques, ARN et microARN dans l'urine des patients KTx a été démontrée par nos groupes et d'autres [13-17] comme étant un liquide biologique optimal pour la surveillance en série de l'allogreffe rénale, car il s'agit d'un ultrafiltrat du rein et reflète les processus biologiques et la charge inflammatoire présents dans la greffe de rein [18]. Malgré un certain nombre d'études qui ont précédemment évalué les biomarqueurs urinaires en tant qu'approche diagnostique non invasive pour l'analyse de la RA dans la transplantation rénale, l'accent mis exclusivement sur des biomarqueurs uniques tels que des chimiokines et des récepteurs particuliers tels que CXCR3, CXCL9 ou CXCL10 [{{ 6}}] rendent difficile la capture de la complexité moléculaire et de l'hétérogénéité de la RA chez différents patients KTx. La capture de cette hétérogénéité est essentielle pour quantifier le fardeau de la blessure d'une manière utilisable pour la surveillance prospective de la RA et la récupération de la lésion du greffon après une intervention thérapeutique [25, 26].

Dans cette étude, nous appliquons les connaissances acquises en exploitant un module de rejet commun (CRM) de 11 gènes [27], développé à l'origine à l'aide d'une méta-analyse exhaustive d'ensembles de données de microréseaux de tissus de greffe accessibles au public d'échantillons de biopsie provenant de quatre types différents de solides. organes. Les gènes CRM dans les tissus (tCRM) étaient tous surexprimés chez les patients AR, quels que soient le type d'organe, les différences dans les protocoles d'immunosuppression ou les différences dans les plateformes interrogeant l'expression des gènes. Un seuil quantitatif déterminé par analyse informatique d'un score génique combiné (le score tCRM) a prédit avec précision la présence de RA par validation croisée des signatures d'expression génique tissulaire dans 8 cohortes indépendantes (n= 236 échantillons) d'allogreffe de rein humain biopsies[27]. Le score tCRM a ensuite été validé par qPCR dans une étude distincte sur des échantillons de biopsie KTx comme diagnostic à la fois de la RA et de la lésion chronique de l'allogreffe (CAl) avec différents seuils d'ensemble de gènes [28]. De plus, cet ensemble de gènes CRM a été validé dans un ensemble indépendant de tissus biopsiés provenant de patients transplantés pulmonaires présentant un dysfonctionnement chronique de l'allogreffe pulmonaire (CLAD) [29].

Dans cette étude, nous évaluons l'ensemble de gènes CRM à utiliser sur des échantillons d'urine de patients KTx, associés à des biopsies d'allogreffe avec une histologie connue, pour le diagnostic non invasif de la RA et d'autres blessures à médiation immunitaire. En outre, nous développons un score CRM (uCRM) urinaire qui discrimine avec précision les patients STA et AR. Nous évaluons le potentiel clinique de ce score dans la détection des bAR en corrélant ce score avec les scores histologiques de tubulite et d'inflammation interstitielle.

EFFETS DU CSITANCHE : AMÉLIORER L'IMMUNITÉ

matériaux et méthodes

Échantillons d'urine et cohorte d'étude

Des échantillons d'urine de la biobanque (n=1760) de bénéficiaires de KTx inscrits à l'Université de Stanford entre 2000 et 2011 et au centre médical de l'UCSF inscrits entre 2014 et 2016 ont été inclus dans l'étude. L'étude a été approuvée par le comité d'examen institutionnel et le comité d'éthique de l'Université de Californie à San Francisco, en Californie. Tous les patients ont fourni un consentement éclairé écrit pour participer à la recherche, dans le plein respect de la Déclaration d'Helsinki. Les activités cliniques et de recherche signalées sont conformes aux principes de la Déclaration d'Istanbul tels qu'énoncés dans la Déclaration d'Istanbul sur le trafic d'organes et le tourisme de transplantation. Pour les échantillons d'urine utilisés pour établir le seuil uCRM pour la RA, 178 échantillons d'urine ont été identifiés avec des biopsies d'allogreffes rénales appariées avec des pathologies clairement définies de greffons Banff classés AR [30,31] ou sans blessure/stable (STA) (Eig 1). En outre, nous avons également évalué la signature du test uCRM dans la néphropathie virale BK, qui est un important facteur de confusion pour le diagnostic de la RA et présente souvent une inflammation importante sur la biopsie de l'allogreffe. Dans l'ensemble, 28 échantillons ont été rejetés en raison de problèmes de CQ liés à un faible contenu et à un ARN de mauvaise qualité, ce qui a entraîné un décompte final de 150 échantillons d'urine provenant de 150 personnes pour une analyse transversale des lésions KTx à médiation immunitaire. Chaque échantillon d'urine a été associé à une biopsie au moment de la collecte d'urine qui a été évaluée par un pathologiste du personnel central de l'Université de Stanford (Richard Sibley) ou de l'UCSF (Zol-tan Laszik).

Caractéristiques des patients

150 unique urine samples were assessed for the uCRM assay in 150 unique kidney transplant patients. Baseline clinical and demographic variables by AR, bAR, BKVN, or STA phenotype are shown in Table1, There were no significant differences between the groups in the demographic variables, except in recipient age (p= 0.025) and in donor-source (p=0.0008). These samples were used in cross-sectional analyses for modeling of gene expression data and subsequent development and validation of the uCRM threshold for biopsy-proven AR. Samples were collected from both pediatric (n=94) and adult (n=56)patients to enable a model-independent of recipient age or baseline immunosuppression. Based on the matched biopsy diagnosis, urine samples were categorized in the following categories: AR(n=64;45 biopsies met criteria for Banff confirmed AR with >i2,t2, and infiltration by >4 cellules mononucléaires/section tubulaire, alors que 19 répondaient aux critères de RA limite avec il/ i2 et t0/t1 et infiltration par 1-4 cellules mononucléaires/section tubulaire), STA (n { {8}}), néphrite à virus BK(n =43), les patients ont reçu un schéma ILS inhibiteur de la calcineurine à base de tacrolimus et de mycophénolate mofétil, avec ou sans stéroïdes, et un traitement d'induction soit avec Thymoglobuline soit anti-IL{{ 12}} anticorps monoclonal récepteur (daclizumab ou basi. infliximab)[32]. Des échantillons d'urine ont été obtenus en moyenne 731 jours après la greffe (plage 169-1335 jours).

Définition des phénotypes de blessure

All kidney biopsies were blindly and centrally analyzed at each institution by staff pathologists (RS and ZL)and were graded by the Banff dassification[31,33] for acute rejection.Intragraft C4d stains were performed [34] to assess for acute humoral rejection(AHR)[35]. Transplant injury was defined as>20 % d'augmentation de la créatinine sérique par rapport à sa valeur de référence à l'état d'équilibre précédente et une biopsie associée classée comme AR ou BKVN.AR a été défini au minimum, selon le schéma de Banff, un score de tubulite supérieur ou égal à 1 accompagné d'un score d'inflammation interstitielle supérieur ou égal à 1 avec Cd et DSA négatifs. Les cas d'AR (TCMR) médiés par les cellules T et de rejet médié par les anticorps (ABMR) ont été induits, bien que tous les cas d'ABMR observés aient un phénotype mixte de TCMR et d'ABMR, car l'observation d'ABMR pur est rarement observée dans les cohortes non sensibilisées à faible risque. Des changements limites (bAR) ont été observés dans certains cas de TCMR, caractérisés par une infiltration de cellules mononucléaires (<25% of="" the="" parenchyma)or="" foci="" of="" mild="" tubulitis(1-4="" mononuclear="" cells/tubular="" cross-section),="" and="" for="" purposes="" of="" molecular="" correlation="" analysis,="" these="" have="" been="" shown="" as="" bar,="" as="" the="" burden="" of="" histological="" inflammation="" was="" overall="" lower="" for="" these="" biopsy="" samples.="" bkvn="" was="" defined="" as="" the="" positivity="" of="" polyomavirus="" pcr="" in="" peripheral=""><1000-28,800,000), together="" with="" a="" positive="" sv40="" stain="" in="" the="" concomitant="" renal="" allograft="" biopsy.="" normal="" (sta)="" allografts="" were="" defined="" by="" an="" absence="" of="" significant="" injury="" pathology="" on="" the="" 6-month="" protocol="" biopsy,="" as="" defined="" by="" banff="" schema,="" stable="" graft="" function,="" no="" proteinuria,="" and="" no="">

Fig 1. Sélection des échantillons et schéma d'étude de l'étude. 1 760 échantillons d'urine ont été collectés entre 2000 et 2016,

dont 643 avaient des données de biopsie correspondantes. 178 de ces 643 avaient des phénotypes bien définis d'AR, bAR, BKVN ou STA.

Après extraction d'ARN, synthèse d'ADNc et quantification qPCR, 28 échantillons n'ont pas passé l'AQ/CQ, laissant 150

échantillons pour l'analyse statistique et la modélisation.

Collecte d'urine, traitement, extraction d'ARN total, synthèse d'ADNc et qPCR

L'urine (50 mL ; contenant stérile) a été recueillie chez des patients transplantés rénaux avant la procédure de biopsie et avant toute intensification du traitement de la RA. L'ARN a été extrait du sédiment de cellules urinaires selon notre protocole rapporté précédemment [36]. En bref, les cellules d'urine ont été obtenues en centrifugeant l'échantillon d'urine 50- mL à 2000xg pendant 20 minutes. L'ARN a été extrait des culots de cellules d'urine à l'aide du Kit RNeasy Plus Micro (Qiagen, Valence, Californie). La qualité de l'ARN a été évaluée avec le spectrophotomètre NanoDrop ND -2000 (ThermoFisher Scientific, Waltham, MA) avec un rapport de 260/280. La synthèse d'ADNc a été réalisée à l'aide de 50 ng d'ARN extrait à l'aide de SuperScript VILO "Master Mix (Invitrogen, Carlsbad, CA). La qPCR a été réalisée sur l'ADNc synthétisé à partir de 50 ng d'ARN total, puis 1,56 ng d'ADNc a été traité par amplification cible spécifique et échantillon dilution avec les tests Taqman regroupés pour les gènes uCRM 1l en multiplex, avec Taqman PreAmp Master Mix (ABI) à 5ul de volume final, pendant 18 cycles dans un thermocycleur, puis dilué avec du tampon de suspension d'ADN (TEKnova, CA). effectué sur les matrices dynamiques 96,96 (Fluidigm, South San Francisco, CA) en utilisant 2,25 ul de l'échantillon dilué provenant d'une amplification cible spécifique, ainsi que des dosages Taqman (ABI) pour chaque transcrit de gène (S1Table), Taqman Universal master mix (Applied Biosystems, Foster City, CA) et Loading Reagent (Fluidigm), en amorçant et en chargeant la puce via le contrôleur HX IFC et en effectuant la qPCR dans le système BioMark (Fluidgm). La quantité relative d'expression d'ARN a été calculée à l'aide d'un cy comparatif méthode du seuil de clé (CT). Les valeurs d'expression ont été normalisées à 18Susing ribosomal RNA endogenous reference et universal RNA (Agilent Inc., Santa Clara, CA).

Statistique

Tous les tests qPCR ont été exécutés en double. Toutes les données sont présentées sous forme de moyenne ± SEM. Pour les comparaisons des gènes CRM par phénotype, un modèle à effets mixtes avec la correction de Geisser-Greenhouse a été utilisé, avec des corrections de comparaisons multiples effectuées à l'aide de la procédure linéaire en deux étapes de Beniamini, Krieger et Yekutieli. La corrélation de Pearson et le dépoussiérage hiérarchique ont été réalisés dans Morpheus (Broad Institute). Pour les modèles de prédiction d'apprentissage automatique, les données ont été divisées en un ensemble d'entraînement (80 %) et un ensemble de test (20 %). Un modèle de classification d'arbre de décision, validé sur l'ensemble de test, a été utilisé pour déterminer le seuil de score uCRM le plus précis. La sélection variable à l'aide de forêts aléatoires (VSURF) a été utilisée pour classer AR ys STA ainsi que pour évaluer et classer l'importance des gènes individuels. La sortie d'importance de la variable Random Forest est définie comme le pourcentage moyen d'imprécision de diminution du modèle de la variable (gène) exclue (permutée de manière aléatoire) du modèle. Un dépoussiérage non supervisé pour visualiser la séparation des phénotypes a été effectué à l'aide d'un algorithme d'intégration de voisin stochastique distribué (t-SNE) dans Mathematica 11.3 (Wolfram Research, Champaign. IL). L'analyse du réseau des gènes CRM a été réalisée à l'aide de GeneMANIA [37]. Les statistiques sur les variables démographiques ont été réalisées à l'aide d'analyses du chi carré pour les variables discrètes et du test de Kruskal-Wallis pour les variables continues dans IMP 14.2 (SASInstitute, Cary, NC). Sauf indication contraire. toutes les autres analyses ont été effectuées et visualisées avec Prism 8.0.1 (GraphPad, Carlsbad, CA).

Approbation de l'étude

L'étude a été approuvée par les comités d'éthique de la faculté de médecine de l'université de Stanford et du centre médical de l'UCSF. Tous les patients adultes et les parents/tuteurs de patients non adultes ont fourni un consentement éclairé écrit pour participer à la recherche, dans le plein respect de la Déclaration d'Helsinki. Les activités cliniques et de recherche signalées sont conformes aux principes de la Déclaration d'Istanbul tels qu'énoncés dans la Déclaration d'Istanbul sur le trafic d'organes et le tourisme de transplantation.

EFFETS DU CSITANCHE : AMÉLIORER L'IMMUNITÉ

Résultats

Les variables cliniques et démographiques de base pour les 150 bénéficiaires de KTx avec les phénotypes AR, bAR, BKVN et STA sont présentées dans le tableau 1.

Abondance relative et corrélation de l'expression du gène CRM dans le sédiment cellulaire murin

Abondance relative. Pour déterminer l'abondance relative des transcrits du gène CRM dans les sédiments urinaires, les valeurs de seuil de cycle (Ct) ont été utilisées comme mesure de l'abondance. Plus la valeur Ct est faible, plus son abondance parmi les gènes CRM est élevée. Parmi les 11 gènes CRM, BASP1 était le transcrit le plus abondant dans le sédiment cellulaire urinaire. BASP1 a été suivi par TAP1, PSMB9 et ISG20 comme les 4 transcrits les plus abondants. LCK et CD6 étaient parmi les transcrits les moins abondants dans les sédiments urinaires dans l'ensemble de gènes CRM. Étant donné que les valeurs Ct variaient de la valeur Ct la plus basse de 14 à la valeur Ct la plus élevée de 20, il y avait une différence de 64- fois entre les transcrits des gènes BASP1 et CD6, CD6 étant le transcrit le moins abondant.

Fig 2. Abondance relative et corrélation de l'abondance des gènes CRM dans l'urine et de l'expression des gènes CRM dans différents phénotypes cliniques de transplantation rénale. A. Matrice de corrélation de Pearson démontrant la corrélation entre 11 gènes CRM dans leur expression dans les sédiments cellulaires urinaires. La taille du carré sert d'indicateur visuel de la force de la corrélation. B. Heatmap avec regroupement supervisé par phénotype démontrant l'expression relative des gènes CRM dans AR, bAR, BKVN et STA. C. Graphiques de violon illustrant la distribution des gènes CRM dans le culot de cellules urinaires AR, bAR, BKVN et STA. � indique que AR vs STA était significatif après de multiples comparaisons. # indique que bAR vs STA était significatif après plusieurs comparaisons. Des statistiques supplémentaires sont disponibles dans le tableau 2.

Corrélation de l'expression des gènes parmi les gènes du gène CRM.

Ensuite, nous avons évalué la corrélation de l'expression des gènes parmi 11 gènes CRM. La corrélation variait de très faible (r=-0.17 pour CXCL9 et NKG7 et r=-0.10 CXCL10 et RUNX3) à très forte (r=0.77 pour INPP5D et TAP1 et le même valeur pour CD6 et LCK). Bien que CXCL9 et CXCL10 soient dans la même classe de chimiokines, la corrélation d'expression génique entre eux n'était que modérée (r=0.46). La présentation graphique de la matrice de corrélation est présentée sur la figure 2A. Une carte thermique générée à l'aide du regroupement supervisé démontre l'augmentation considérable des valeurs d'expression génique des gènes CRM dans AR, bAR et BKVN par rapport au phénotype STA (Fig 2B).

Expression du gène uCRM dans les sédiments urinaires avec AR et BKVN confirmés par biopsie

Expression génique des gènes CRM dans AR et bAR. Ensuite, nous avons évalué l'expression génique de chacun des 11 gènes CRM pour leur expression relative dans AR, bAR, BKVN et STA. Un résumé des résultats de l'analyse est présenté dans le tableau 2 et la figure 2C.10 sur les 11 gènes ont été significativement augmentés dans les sédiments urinaires AR par rapport aux sédiments urinaires de STA. Cependant, seuls cinq gènes CRM (Cd6, Cxcll0, Cxd9, Nkg7 et Psmb9) ont été régulés positivement de manière significative dans les échantillons bAR par rapport à STA et leur expression dans le groupe bAR était relativement plus faible que dans le groupe AR gradué de Banff, soulignant que les gènes uCRM peuvent reflètent la charge inflammatoire au sein de l'allogreffe Eig 2C.

Tableau 2. Niveaux d'expression génique des gènes CRM à travers différents phénotypes

Expression génique des gènes CRM dans BKVN. L'expression de CD6, CXCL10, CXCL9, LCK, NKG7 et PSMB9 était régulée de manière différentielle dans les échantillons d'urine de patients atteints de BKVN par rapport aux échantillons de patients STA. Sur les six gènes avec des valeurs d'expression génique statistiquement différentes entre les échantillons BKVN et STA, l'expression de seulement NKG7 était sensiblement plus faible dans l'urine BKVN.

Détermination d'un score d'expression du gène CRM(uCRM) urinaire pour identifier le rejet de greffe de rein

Étant donné que l'expression de l'ensemble de gènes CRM n'était pas homogène entre les phénotypes de greffe et qu'il existait une interaction physiologique substantielle entre les différents gènes (S1 Fig), nous avons utilisé des méthodes supervisées non linéaires pour différencier et classer davantage les phénotypes. Un regroupement non supervisé via t-SNE a été effectué pour déterminer les relations entre les gènes uCRM et les phénotypes. La figure 3A montre le tracé t-SNE, indiquant que les 11 gènes CRM pourraient presque entièrement séparer AR des échantillons STA. Le modèle VSURF, dépendant des scores d'importance des forêts aléatoires, a déterminé que PSMB9 et CXCL10 étaient les deux gènes les plus importants pour satisfaire l'AR de STA. La figure 3B décrit en outre la signification de ces 2 gènes. Le diagramme d'importance des poids des gènes indique que l'un ou l'autre des 2 gènes, s'il est exclu du modèle, correspond à une diminution d'environ 20 % de l'imprécision du modèle. Ces deux gènes pourraient classer AR par rapport à STA avec une précision presque aussi élevée que le modèle de gène 1l, avec une sensibilité de 93,6 % et une spécificité de 97,6 %. Les seuils d'expression génique pour ces deux gènes ont été déterminés par un classificateur d'arbre de décision et les valeurs à l'échelle logarithmique de ces deux gènes sont représentées sur la figure 3C. Un seuil de 28 pour CXCL10 et de 3 pour PSMB9 a correctement classé 86/88 cas AR et STA pour une précision globale de 97,7 %. Notamment, les échantillons de bAR se situaient entre les phénotypes AR et STA, suggérant la gradation de ces deux gènes dans le degré d'inflammation de l'allogreffe.

Pour explorer les performances de classification du score uCRM sur les cas AR, AR limite et STA, un classificateur d'arbre de décision a été produit (Fig 4A). L'arbre de décision a déterminé les seuils de score uCRM optimaux pour chaque phénotype. Un score supérieur à 4 cas de RA 44/49 correctement classés ; un score inférieur à 1,8 a correctement classé 33/35 cas de STA. 14/23 cas limites se situaient entre ces deux seuils. La distribution des scores uCRM par phénotype est représentée sur la Fig4B. Les scores moyens uCRM (SEM) pour AR, bAR et STA étaient de 8,195 (0.631),3,265 (0.412{{21 }}), et 1,404(0,162) respectivement, et toutes les comparaisons étaient significatives après correction des comparaisons multiples. Le score uCRM pouvait faire la distinction entre AR et STA avec une grande précision - à un seuil de 3,63, la sensibilité et la spécificité étaient respectivement de 95,35 % et 97,78 % (Eig 4C). Lors de la distinction entre AR et la combinaison de bAR et STA, le score uCRM retenu une précision élevée au même seuil, la sensibilité et la spécificité étaient respectivement de 87,10% et 97,78% (S2A Fig).

Lors de l'inclusion des échantillons BKVN, tous les phénotypes étaient significativement différents les uns des autres après correction de comparaisons multiples, à l'exception de bAR et BKVN (S2BFig). Lors de la distinction entre AR et la combinaison de bAR, STA et BKVN, le score uCRM conservait toujours une précision élevée, mais inférieure. En utilisant les mêmes seuils de 3,63, la sensibilité et la spécificité étaient respectivement de 76,92 % et 97,78 % (S2CFig).

Le ComScore est en corrélation avec les lésions histologiques de biopsie spécifiques à l'AR Notamment, la tendance à augmenter le score uCRM de STA à bAR à AR a suggéré que le score uCRM pouvait détecter des gradations d'inflammation cliniquement pertinentes. En tant que tel, nous avons évalué si le score uCRM était associé à l'étendue des lésions histologiques AR observées dans les biopsies appariées du même patient, collectées simultanément. Comme on le voit sur les figures 5A et 5B, les scores uCRM étaient corrélés à l'étendue de la tubulite (t) et aux scores de biopsie de l'inflammation interstitielle (i) dans AR (R=0.5479, P<0.0001 and="" r="0.4420,"><0.0001 for="" the="" ucrm="" score="" regarding="" t="" and="" ii,="" respectively).="" there="" was="" no="" correlation="" between="" the="" ucrm="" score="" and="" measures="" of="" tubular="" atrophy="" (ta),glomerulosclerosis="" (gs),mesangial="" matrix="" (mm),="" intimal="" proliferation="" (cv),="" medial="" arteriolar="" hyaline="" (ah),="" tubular="" vacuolization(tv),="" arteritis="" (v),="" or="" acute="" glomerulitis="">

EFFETS DU CSITANCHE : ANTI-FATIGUE

Discussion

Il existe un besoin urgent en médecine de transplantation pour développer des outils de surveillance fiables et non invasifs qui peuvent aider les cliniciens de transplantation à prédire le risque de lésion de l'allogreffe, de préférence avant que les lésions de l'allogreffe ne soient déjà établies. Alors qu'un certain nombre de biomarqueurs transcriptionnels ont été associés à la RA, la plupart des études se sont essentiellement concentrées sur un facteur transcriptionnel unique ou unique et ne reflètent pas toute la complexité moléculaire du processus biologique de rejet d'allogreffe [11,38]. De plus, alors que l'étalon-or actuel pour diagnostiquer la présence d'une lésion d'allogreffe à médiation immunitaire est la biopsie d'allogreffe, il est bien connu que la procédure possède des limites clés en termes de représentation d'échantillonnage erratique fréquente, de son coût élevé et de l'impraticabilité pour les répétitions dépistage en raison du caractère invasif de la technique.

Plusieurs rapports ont montré l'intérêt d'étudier différents biomarqueurs prédictifs de la RA dans des échantillons d'urine de greffés rénaux [20-22]. Augmentation des taux urinaires de molécules effectrices immunitaires et de transcriptions telles que la granzyme B. CXCL10.CXCL9.IFN-y et CXCR3. se sont avérés fortement associés à la RA et, dans certains cas, prédisent même l'avènement de la RA à l'avance [19,24,39-43]. Profitant des données récemment rapportées par notre groupe [2Z, 29,44] montrant un module de rejet commun de l'expression génique dans les biopsies d'allogreffe pendant la RA, quel que soit le type d'organe tissulaire, l'objectif principal de cette étude était de déterminer si l'évaluation du CRM dans l'urine des patients transplantés rénaux pourrait être utile comme biomarqueur non invasif idéal prédisant l'avènement de la RA.

Bien que de nombreux gènes et produits de gènes CRM individuels aient été évalués individuellement, il s'agit du premier rapport sur l'utilisation collective et non invasive des gènes CRM dans la prédiction de la RA dans KTx. Par exemple, l'ARNm et la protéine CXCL9 urinaires et l'ARNm CXCL10 avaient déjà été évalués dans des études multicentriques pour le diagnostic d'AR [13,45,46. Les transcrits PSMB9 dans les biopsies rénales avaient également été précédemment associés à la qualité du greffon et à la prédiction du rejet aigu [ 47].

Nous avons analysé les données d'expression génique sur les sédiments urinaires de patients KTx pour l'abondance relative des transcrits CRM et leur corrélation d'expression entre les gènes CRM (Fig 2A). les gènes CRM avaient une expression accrue dans l'AR et d'autres lésions de greffe telles que l'AR et le BKVN (Fig 2B et 2C). Dans ce rapport, nous avons également observé une forte corrélation entre le score uCRM nouvellement développé et les scores inflammatoires histologiques (scores t et ii des biopsies rénales). Étant donné que la plupart de ces gènes CRM sont exprimés presque exclusivement dans les cellules immunitaires infiltrantes, l'expression accrue des gènes CRM dans les sédiments urinaires suggère qu'il y a une libération accrue de cellules immunitaires infiltrantes dans l'urine des greffés rénaux subissant une lésion du greffon.

Ensuite, nous avons utilisé un score combiné calculé à partir des valeurs d'expression génique individuelles des gènes CRM individuels, le ComScore, comme métrique pour classer les patients transplantés rénaux en patients avec rejet aigu ou sans blessure et déterminé un seuil pour la RA. Les résultats de cette étude démontrent que la puissance du test uCRM n'est pas seulement d'identifier les patients atteints de RA, mais aussi de quantifier le degré de blessure survenant dans l'allogreffe, à mesure que le score passe de valeurs faibles chez les patients STA à des valeurs intermédiaires chez les patients bAR, et à des valeurs élevées chez les patients AR, comme en témoignent les scores histologiques de tubulite et d'inflammation interstitielle. Nous pensons que le score uCRM a une utilité potentielle dans le suivi des greffes et peut servir de complément ou de test de référence pour les biopsies. Un patient avec un score uCRM faible peut être en mesure d'éviter les biopsies de protocole inutiles, tandis qu'un patient avec un score uCRM élevé peut nécessiter une surveillance en série ou une biopsie pour déterminer l'état du greffon.

Nous reconnaissons plusieurs limites de cette étude, notamment (i) la taille limitée de l'échantillon de l'étude, (ii) l'absence d'autres phénotypes de lésions de greffe tels que les lésions chroniques d'allogreffe ou la toxicité médicamenteuse, et (i) l'absence d'évaluation du score uCRM dans une étude longitudinale. échantillon dans une cohorte plus grande. Ces résultats prometteurs suggèrent que des études prospectives supplémentaires sont nécessaires pour valider et évaluer pleinement l'utilité potentielle du score uCRM dans le cadre clinique. En résumé, nous présentons un biomarqueur non invasif basé sur l'urine développé à partir d'un module de rejet commun composé de 11 gènes qui peuvent identifier les lésions de greffe et le rejet chez les patients transplantés rénaux.

EFFETS DU CSITANCHE : AMÉLIORER LA MÉMOIRE

Références

1 Wolfe RA, Ashby VB, Milford EL, Ojo AO, Ettenger RE, Agodoa LY, et al. Comparaison de la mortalité de tous les patients dialysés, des patients dialysés en attente de greffe et des receveurs d'une première greffe cadavérique. Le journal de médecine de la Nouvelle-Angleterre. 1999 ; 341(23):1725–30.

2. Laupacis A, Keown P, Pus N, Krueger H, Ferguson B, Wong C, et al. Une étude de la qualité de vie et du coût-utilité de la transplantation rénale. Rein international. 1996 ; 50(1):235–42. PMID : 8807593.

3. Lodhi SA, Lamb KE, Meier-Kriesche HU. Améliorer les résultats à long terme pour les patients transplantés : plaider en faveur d'une recherche à long terme spécifique à une maladie et multidisciplinaire. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2011 ; 11(10):2264–5.

4. Naesens M, Khatri P, Li L, Sigdel TK, Vitalone MJ, Chen R, et al. Des lésions histologiques progressives dans les allogreffes rénales sont associées à l'expression de gènes d'immunité innée et adaptative. Rein international. 2011 ; 80(12):1364–76.

5. Sigdel TK, Li L, Tran TQ, Khatri P, Naesens M, Sansanwal P, et al. Les anticorps non-HLA dirigés contre les épitopes immunogènes prédisent l'évolution des lésions chroniques de l'allogreffe rénale. Tourillon de la société américaine de la néphrologie : JASN. 2012 ; 23(4):750–63.

6. Pape L, Offner G, Ehrich JH, de Boer J, Persijn GG. Fonction d'allogreffe rénale chez des paires de receveurs pédiatriques et adultes appariés du même donneur. Transplantation. 2004 ; 77(8):1191–4. PMID : 15114083.

7. Prévôt AP, Wolff ED, de Keijzer MH, Molenaar JC. Influence de la taille du receveur sur la fonction rénale après transplantation rénale. Une enquête expérimentale et clinique. Journal de chirurgie pédiatrique. 1984; 19(1):63–7.

8. Moreso F, Lopez M, Vallejos A, Giordani C, Riera L, Fulladosa X, et al. Biopsies de protocole en série pour quantifier la progression de la néphropathie chronique de greffe dans les allogreffes rénales stables. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2001 ; 1(1):82–8. PMID : 12095044.

9. Davis ID, Oehlenschlager W, O'Riordan MA, Avner ED. Biopsie rénale pédiatrique : faut-il réaliser cette intervention en ambulatoire ? Néphrologie pédiatrique. 1998 ; 12(2):96–100. PMID : 9543363.

10. Roedder S, Sigdel T, Salomonis N, Hsieh S, Dai H, Bastard O, et al. Le test kSORT pour détecter les patients transplantés rénaux à haut risque de rejet aigu : résultats de l'étude multicentrique AART. Médecine PLoS. 2014 ; 11(11):e1001759.

11. Sarwal M, Chua MS, Kambham N, Hsieh SC, Satterwhite T, Masek M, et al. Hétérogénéité moléculaire dans le rejet aigu d'allogreffe rénale identifiée par le profilage des puces à ADN. Le New England Journal de médecine. 2003 ; 349(2):125–38.

12. Sigdel TK, Sarwal MM. Progrès récents dans la découverte de biomarqueurs dans la greffe d'organe solide par protéomique. Revue d'experts de la protéomique. 2011 ; 8(6):705–15. https://doi.org/10.1586/epr.11.66 PMID : 22087656.

13. Suthanthiran M, Schwartz JE, Ding R, Abecassis M, Dadhania D, Samstein B, et al. Profil d'ARNm des cellules urinaires et rejet cellulaire aigu dans les allogreffes rénales. Le journal de médecine de la Nouvelle-Angleterre. 2013 ; 369 (1):20–31.

14. Sigdel TK, Gao Y, He J, Wang A, Nicora CD, Fillmore TL, et al. Extraction du protéome de l'urine humaine pour surveiller les lésions de transplantation rénale. Rein international. 2016 ; 89(6):1244–52. https://doi.org/10.1016/j. tricot.2015.12.049 PMID : 27165815.

15. Sigdel TK, Ng YW, Lee S, Nicora CD, Qian WJ, Smith RD, et al. Perturbations de l'exosome urinaire dans le rejet de greffe. Frontières en médecine. 2014 ; 1:57.

16. Yang JY, Sarwal MM. Génétique et génomique des greffes. La nature examine la génétique. 2017 ; 18(5):309–26.

17. Loupy A, Lefaucheur C, Vernerey D, Chang J, Hidalgo LG, Beuscart T, et al. Stratégie de microscope moléculaire pour améliorer la stratification des risques dans le rejet précoce d'allogreffe rénale médiée par des anticorps. Tourillon de la société américaine de la néphrologie : JASN. 2014 ; 25(10):2267–77. Epub 2014/04/05.

18. Sigdel TK, Vitalone MJ, Tran TQ, Dai H, Hsieh SC, Salvatierra O, et al. Un test rapide non invasif pour la détection des lésions de transplantation rénale. Transplantation. 2013 ; 96(1):97–101. PMID : 23756769.

19. Hauser IA, Spiegler S, Kiss E, Gauer S, Sichler O, Scheuermann EH, et al. Prédiction du rejet aigu d'allogreffe rénale par la monokine urinaire induite par l'IFN-gamma (MIG). Tourillon de la société américaine de la néphrologie : JASN. 2005 ; 16(6):1849–58.

20. Hu H, Kwun J, Aizenstein BD, Knechtle SJ. Détection non invasive des lésions aiguës et chroniques dans la transplantation rénale humaine par élévation de plusieurs cytokines/chimiokines dans l'urine. Transplantation. 2009 ; 87(12):1814–20. PMID : 19543058.

21. Jackson JA, Kim EJ, Begley B, Cheeseman J, Harden T, Perez SD, et al. Les chimiokines urinaires CXCL9 et CXCL10 sont des marqueurs non invasifs du rejet d'allogreffe rénale et de l'infection virale BK. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2011 ; 11(10):2228–34.

22. Schaub S, Nickerson P, Rush D, Mayr M, Hess C, Golian M, et al. Les taux urinaires de CXCL9 et CXCL10 sont corrélés à l'étendue de la tubulite subclinique. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2009 ; 9 (6):1347–53.

23. Segerer S, Cui Y, Eitner F, Goodpaster T, Hudkins KL, Mack M, et al. Expression de chimiokines et de récepteurs de chimiokines lors d'un rejet de greffe rénale humaine. Journal américain des maladies rénales : le journal officiel de la National Kidney Foundation. 2001 ; 37(3):518–31. PMID : 11228176.

24. Tatapudi RR, Muthukumar T, Dadhania D, Ding R, Li B, Sharma VK, et al. Détection non invasive de l'inflammation de l'allogreffe rénale par des mesures de l'ARNm pour IP-10 et CXCR3 dans l'urine. Rein international. 2004 ; 65(6):2390–7.

25. Menon MC, Murphy B, Heeger PS. Déplacement des biomarqueurs vers la mise en œuvre clinique dans la transplantation rénale. JASN. 2017.

26. Naesens M, Anglicheau D. Médecine de transplantation de précision : des biomarqueurs à la rescousse. JASN. 2017.

27. Khatri P, Roedder S, Kimura N, De Visser K, Morgan AA, Gong Y, et al. Un module de rejet commun (CRM) pour le rejet aigu dans plusieurs organes identifie de nouvelles thérapies pour la transplantation d'organes. Le Journal de la médecine expérimentale. 2013 ; 210(11):2205–21.

28. Sigdel TK, Bestard O, Tran TQ, Hsieh SC, Roedder S, Damm I, et al. Un score d'expression génique informatique pour prédire les lésions immunitaires dans les allogreffes rénales. PloS un. 2015 ; 10(9):e0138133.

29. Secrets A, Yang JYC, Vanaudenaerde BM, Sigdel TK, Liberto JM, Damm I, et al. Le module de rejet commun dans le rejet chronique après transplantation pulmonaire. PloS un. 2018 ; 13(10):e0205107. Epub 2018/10/06.

30. Sis B, Mengel M, Haas M, Colvin RB, Halloran PF, Racusen LC, et al. Rapport de la réunion de Banff '09 : détérioration du greffon induite par les anticorps et mise en place des groupes de travail de Banff. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2010 ; 10(3):464–71.

31. Solez K, Colvin RB, Racusen LC, Haas M, Sis B, Mengel M, et al. Classification Banff 07 de la pathologie des allogreffes rénales : mises à jour et orientations futures. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2008 ; 8 (4):753–60.

32. Sarwal MM, Ettenger RB, Dharnidharka V, Benfield M, Mathias R, Portale A, et al. L'évitement complet des stéroïdes est efficace et sûr chez les enfants transplantés rénaux : un essai randomisé multicentrique avec un suivi de trois ans. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2012 ; 12(10):2719–29.

33. Racusen LC. Le schéma de Banff et le diagnostic différentiel du dysfonctionnement de l'allogreffe. Procédure de transplantation. 2004 ; 36(3):753–4.

34. Jianghua C, Wenqing X, Huiping W, Juan J, Jianyong W, Qiang H. C4d comme prédicteur significatif du rejet humoral dans les allogreffes rénales. Transplantation clinique. 2005 ; 19(6):785–91.

35. Crespo M, Pascual M, Tolkoff-Rubin N, Mauiyyedi S, Collins AB, Fitzpatrick D, et al. Rejet humoral aigu chez les receveurs d'allogreffe rénale : I. Incidence, sérologie et caractéristiques cliniques. Transplantation. 2001 ; 71(5):652–8. PMID : 11292296.

36. Keslar KS, Lin M, Zmijewska AA, Sigdel TK, Tran TQ, Ma L, et al. Évaluation multicentrique d'un protocole standardisé pour le profilage de l'expression génique non invasive. AJT. 2013.

37. Montojo J, Zuberi K, Rodriguez H, Bader GD, Morris Q. GeneMANIA : Construction rapide de réseaux de gènes et prédiction de fonction pour Cytoscape. F1000Recherche. 2014 ; 3:153.

38. Der SD, Zhou A, Williams BR, Silverman RH. Identification de gènes différentiellement régulés par l'interféron alpha, bêta ou gamma à l'aide de réseaux d'oligonucléotides. Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique. 1998 ; 95(26):15623–8.

39. Hartono C, Muthukumar T, Suthanthiran M. Diagnostic non invasif du rejet aigu des allogreffes rénales. Opinion actuelle sur la transplantation d'organes. 2010 ; 15(1):35–41. https://doi.org/10.1097/MOT. 0b013e3283342728 PMID : 19935064.

40. Lazzeri E, Rotondi M, Mazzinghi B, Lasagni L, Buonamano A, Rosati A, et al. Expression élevée de CXCL10 dans les reins rejetés et rôle prédictif du CXCL10 sérique prétransplantation pour le rejet aigu et la néphropathie chronique d'allogreffe. Transplantation. 2005 ; 79(9):1215–20. PMID : 15880073.

41. Matz M, Beyer J, Wunsch D, Mashreghi MF, Seiler M, Pratschke J, et al. L'expression précoce de l'IP urinaire post-transplantation -10 après la transplantation rénale est prédictive de la fonction du greffon à court et à long terme. Rein international. 2006 ; 69(9):1683–90.

42. Simon T, Opelz G, Wiesel M, Ott RC, Susal C. Mesures en série de l'expression des gènes de la perforine et du granzyme B dans le sang périphérique pour la prédiction du rejet aigu chez les receveurs de greffe rénale. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2003 ; 3(9):1121–7. PMID : 12919092.

43. Yannaraki M, Rebibou JM, Ducloux D, Saas P, Duperrier A, Felix S, et al. Marqueurs moléculaires cytotoxiques urinaires pour un diagnostic non invasif dans le rejet aigu de greffe rénale. Transplant international : journal officiel de la Société européenne de transplantation d'organes. 2006 ; 19(9):759–68. https://doi.org/10. 1111/j.1432-2277.2006.00351.x PMID : 16918537.

44. Yang JYC, Verleden SE, Zarinsefat A, Vanaudenaerde BM, Vos R, Verleden GM, et al. ADN acellulaire et CXCL10 dérivés du lavage bronchoalvéolaire Predict Lung Transplant Survival. J Clin Med. 2019 ; 8(2). Epub 2019/02/20.

45. Faddoul G, Nadkarni GN, Bridges ND, Goebel J, Hricik DE, Formica R, et al. Analyse des biomarqueurs au cours des 2 premières années post-transplantation et 5-résultats de l'année de la transplantation rénale : résultats des essais cliniques sur la transplantation d'organes-17. Transplantation. 2018 ; 102(4):673–80. Epub 2017/12/01.

46. ​​Hricik DE, Nickerson P, Formica RN, Poggio ED, Rush D, Newell KA, et al. Validation multicentrique du CXCL9 urinaire en tant que biomarqueur de stratification du risque pour les lésions de transplantation rénale. Journal américain de transplantation : journal officiel de l'American Society of Transplantation et de l'American Society of Transplant Surgeons. 2013 ; 13(10):2634–44. Publication en ligne 2013/08/24.

47. Kotsch K, Kunert K, Merk V, Reutzel-Selke A, Pascher A, Fritzsche F, et al. De nouveaux marqueurs dans les biopsies rénales de zéro heure indiquent la qualité de la greffe et les résultats cliniques. Transplantation. 2010 ; 90(9):958–65. Epub 2010/09/23. PMID : 20859252.