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J-GLOBAL ID：202202281263540680   整理番号：22A1024316

将来の腎臓移植片損失を予測するための免疫関連遺伝子:GEOデータベースに基づく研究【JST・京大機械翻訳】

Immune-Related Genes for Predicting Future Kidney Graft Loss: A Study Based on GEO Database

著者 (10件)： Dou Meng (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Ding Chenguang (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Zheng Bingxuan (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Deng Ge (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Zhu Kun (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Xu Cuixiang (2Center of Shaanxi Provincial Clinical Laboratory, Shaanxi Provincial People’s Hospital, Xi’an, China) ,  Xue Wujun (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Ding Xiaoming (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Zheng Jin (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Tian Puxun (1Department of Kidney Transplantation, Hospital of Nephropathy, The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： Frontiers in Immunology (Web)  (Frontiers in Immunology (Web))
巻： 13  ページ： 859693  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7074A  ISSN： 1664-3224  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:移植拒絶と相関する特徴免疫関連遺伝子を同定し,腎臓移植における免疫関連遺伝子に基づく予後モデルを開発した。方法:遺伝子発現プロファイルをGEOデータベースから得た。GSE36059データセットを発見コホートとして使用した。次に,特徴免疫関連遺伝子を選択するために,微分発現解析と機械学習法を実施した。その後,単変量および多変量Cox回帰分析を用いて,予後関連遺伝子を同定した。新しいリスクスコアモデルを多変量回帰の結果に基づいて構築した。これらの特徴遺伝子のレベルも独立した単一細胞データセットおよび他のGEOデータセットで確認した。結果:15の免疫関連遺伝子は,非拒絶と拒絶腎臓同種移植片の間で異なって発現した。それらの差次的発現免疫関連遺伝子(DE-IRG)は主に免疫関連生物学的過程と経路と関連していた。続いて,5-免疫遺伝子シグネチャを構築し,GSE21374データセットで良好な予測結果を示した。リスクScoreの中央値に従って,レシピエントを高リスク群と低リスク群に分けた。GOとKEGG分析は,高リスク群と低リスク群の間の差次的発現遺伝子(DEG)が主に炎症経路,ケモカイン関連経路,および拒絶関連経路に関与することを示した。免疫浸潤分析は,リスクScoreが免疫浸潤と関係することを示した。Kaplan-Meier生存分析は,高リスク群のレシピエントが移植片生存不良を有することを示唆した。1年および3年の移植片生存のAUC値は,それぞれ0.804および0.793であった。結論:著者らのデータは,この免疫関連予後モデルが1年および3年腎臓移植片生存の予測において良好な感度および特異性を有し,腎臓移植損失を予測するための有用なツールとして作用する可能性があることを示唆する。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰分析 ,  *データベース ,  浸潤 ,  *遺伝子 ,  炎症 ,  細胞 ,  *腎臓移植 ,  予後 ,  母集団 ,  *移植片 ,  ケモカイン ,  機械学習
準シソーラス用語： 遺伝子発現プロファイリング ,  単一細胞 ,  差次的遺伝子発現 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 免疫関連遺伝子 ,  移植片拒絶反応 ,  移植片損失 ,  予後モデル ,  腎臓移植 ,  免疫浸潤

分類 (1件)： 移植免疫  (ED03020E)

引用文献 (42件)：

• Wekerle T, Segev D, Lechler R, Oberbauer R. Strategies for Long-Term Preservation of Kidney Graft Function. Lancet (Lond Engl) (2017) 389(10084):2152-62. doi: doi: 10.1016/S0140-6736(17)31283-7
• Cole EH, Johnston O, Rose CL, Gill JS. Impact of Acute Rejection and New-Onset Diabetes on Long-Term Transplant Graft and Patient Survival. Clin J Am Soc Nephrol: CJASN (2008) 3(3):814-21. doi: doi: 10.2215/CJN.04681107
• Alkadi MM, Kim J, Aull MJ, Schwartz JE, Lee JR, Watkins A, et al. Kidney Allograft Failure in the Steroid-Free Immunosuppression Era: A Matched Case-Control Study. Clin Transplant (2017) 31(11). doi: doi: 10.1111/ctr.13117
• Lu J, Zhang X. Immunological Characteristics of Renal Transplant Tolerance in Humans. Mol Immunol (2016) 77:71-8. doi: doi: 10.1016/j.molimm.2016.07.008
• Lu N, Zhang Y, Zou X, Yang X, Tian J, Zhen J, et al. HLA-G on Peripheral Blood CD4(+) T Lymphocytes: A Potential Predictor for Acute Renal Rejection. Transplant Int: Off J Eur Soc Organ Transplant (2011) 24(11):1103-11. doi: doi: 10.1111/j.1432-2277.2011.01314.x

タイトルに関連する用語 (7件)： 腎臓移植 ,  損失 ,  予測 ,  免疫 ,  遺伝子 ,  データベース ,  研究