抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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HLA実験室は,HLA抗体データとドナーHLA型を用いて,レシピエントとドナーの適合性を予測するために,仮想クロスマッチングを用いている。しかしながら,仮想クロスマッチ解釈はHLA経験と個々の移植センターの専門性に基づいている。本研究の目的は,HLA抗体平均蛍光強度(MFI)データとドナーHLAタイピングを用いてフローサイトメトリークロスマッチ(FXM)結果を予測するデータ駆動アルゴリズム(DDA)を開発することである。これらの方法は,人間の直感や経験とは独立しており,そうではないと思われる洞察を提供する可能性がある。HLAクラスIおよびII抗体の両方に対する単一抗原ビーズデータを用いて222および109FXMから成る2つのデータセットを用いた。単一抗原ビーズデータをOneLambdaアッセイとLuminexを用いてドナーHLA抗原に対して編集した。最初のDDAは,FXMカットオフ以上のT細胞またはB細胞平均チャンネルシフト(MCS)のどちらかを予測するクラスIおよび/またはIIに対する平均蛍光強度データの総和を用いて,最適MFI閾値を見出した。第二のDDAは,実際のTまたはB細胞MCSを予測するために,HLA位置特定データ(第二データセット)に最小二乗回帰モデルを適用した。閾値法は,クラスIドナー特異抗体(DSA)データを用いてT細胞転帰を予測するときに84.9%と91.1%の精度の間で,B細胞結果を予測するためにクラスIとII DSAデータを得た。3450と7560の最適MFI閾値がTとB細胞予測で見られた。品質保証のために,クラスIIデータを用いてT細胞MCSの予測を試み,61.9%の精度を得た。最小二乗モデルは,TおよびB細胞MCSに対して,それぞれ93.6%および97.2%まで精度を増加させた。クラスI DSAはクラスIIよりTとB細胞MCSに影響した。T細胞予測における個々のHLA遺伝子座の相対的重要性はHLA-B>-A>-Cであることが分かった。最小二乗フィッティングにおいて,B64は大きな正の効果を有したが,A34はT細胞MCSに対して大きな負の効果を有した。DDAを利用することは,人間の経験と専門知識を超えて生物学的システムの精度を拡大することができる。著者らは,DDAが高水準の精度TとB細胞FXM結果を生成することによってHLAクロスマッチを改善することができることを示した。このアルゴリズムへの更なる改良はHLA抗原発現とHLA抗体結合を組み込むであろう。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
