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Early prediction of renal graft function: Analysis of a multi-center, multi-level data set - 07/05/22

Doi : 10.1016/j.retram.2022.103334 
Arturo Blazquez-Navarro a, b, c, , Chris Bauer d, Nicole Wittenbrink a, b, Kerstin Wolk b, e, Robert Sabat e, f, Chantip Dang-Heine b, g, Sindy Neumann h, Toralf Roch b, c, Patrizia Wehler b, c, Rodrigo Blazquez-Navarro a, Sven Olek i, Oliver Thomusch j, Harald Seitz k, Petra Reinke b, l, Christian Hugo m, Birgit Sawitzki b, Nina Babel b, c, 1 , Michal Or-Guil a, n, 1
a Systems Immunology Lab, Department of Biology, Humboldt-Universität zu Berlin: Philippstr. 13, 10115 Berlin, Germany 
b Berlin Institute of Health (BIH), Berlin Center for Advanced Therapies (BeCAT), Charité – Universitätsmedizin Berlin: Augustenburger Platz 1, 13353 Berlin, Germany 
c Center for Translational Medicine, Universitätsklinikum der Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Klinik I: Hölkeskampring 40, 44625 Herne, Germany 
d MicroDiscovery GmbH: Marienburger Str. 1, 10405 Berlin Germany 
e Psoriasis Research and Treatment Center, Institute of Medical Immunology/Department of Dermatology and Allergy, Charité – Universitätsmedizin Berlin: Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany 
f Interdisciplinary Group of Molecular Immunopathology, Institute of Medical Immunology/Department of Dermatology and Allergy, Charité – Universitätsmedizin Berlin: Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany 
g Clinical Study Center (CSC), Berlin Institute of Health, and Charité - Universitätsmedizin Berlin, Corporate Member of Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität Zu Berlin, Campus Charité Mitte, Berlin, Germany 
h numares AG: Am Biopark 9, 93053 Regensburg, Germany 
i Ivana Türbachova Laboratory for Epigenetics, Epiontis GmbH, Precision for Medicine Group: Barbara-McClintock-Straße 6, 12489 Berlin, Germany 
j Klinik für Allgemein- und Viszeralchirurgie, Universitätsklinikum Freiburg: Hugstetter Straße 55, 79106 Freiburg, Germany 
k Fraunhofer Institute for Cell Therapy and Immunology, Bioanalytics und Bioprocesses: Am Mühlenberg 13, 14476 Potsdam-Golm, Germany 
l Berlin Center for Advanced Therapies (BeCAT), Charité – Universitätsmedizin Berlin: Augustenburger Platz 1, 13353 Berlin, Germany 
m Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Medizinische Klinik III - Bereich Nephrologie: Fetscherstraße 74, 01307 Dresden, Germany 
n Institute of Medical Immunology, Charité – Universitätsmedizin Berlin: Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany 

Corresponding authors

Abstract

Purpose of the study

Long-term graft survival rates after renal transplantation are still poor. We aimed to build an early predictor of an established long-term outcomes marker, the estimated glomerular filtration rate (eGFR) one year post-transplant (eGFR-1y).

Materials and Methods

A large cohort of 376 patients was characterized for a multi-level bio-marker panel including gene expression, cytokines, metabolomics and antibody reactivity profiles. Almost one thousand samples from the pre-transplant and early post-transplant period were analysed and employed for machine learning-assisted prediction.

Results

Pre-transplant data led to a prediction achieving a Pearson's correlation coefficient of r=0.38 between measured and predicted eGFR-1y. Two weeks post-transplant, the correlation was improved to r=0.63, and at the third month, to r=0.76. eGFR values were stable throughout the first post-transplant year. Several characteristics were predictive for eGFR, including age of donor and recipient, body mass index, HLA mismatch, cytomegalovirus mismatch and valganciclovir prophylaxis. Additionally, a subset of 19 nuclear magnetic resonance bins of the urine metabolome data was shown to have potential applications in non-invasive eGFR monitoring. Importantly, we identified the expression of the genes TMEM176B and HMMR as potential prognostic markers for changes in the eGFR after the second post-transplantation week.

Conclusions

Our multi-center, multi-level data set represents a milestone in the efforts to predict transplant outcome. While an acceptable predictive capacity was achieved, we are still far from predicting changes in the eGFR precisely. Additional studies employing further marker panels are needed to establish predictors of eGFR-1y for clinical application; herein, gene expression markers seem to hold the most promise.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Renal transplantation, Personalized medicine, Renal function, Estimated glomerular filtration rate, Machine learning, Early risk assessment, Immunosuppression, Genetics, Gene expression


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Vol 70 - N° 3

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