腎移植における仮想生検システムの開発と検証

腎臓移植では、臓器の質を評価し、ドナーの伝染性または後天性病変と移植後の疾患の進行を識別するために、デイゼロ生検が不可欠です。 しかし、世界中の多くのセンターでは、これらの生検は侵襲的で費用がかかるため実施していません。 私たちは、非侵襲的な仮想生検システムの開発と検証を目指しました。 私たちの目標は、診断、治療、移植後の即時患者管理をガイドする仮想生検システムを臨床医に提供し、標準的なドナーパラメータのみを使用してデイゼロ生検を実行するための追加のリスクとコストを最小限に抑えることでした。 これらの制限を回避するために、私たちは、定期的に収集されたドナーパラメータを使用して腎臓のデイゼロ生検結果を予測する仮想生検システムを構築して検証することに努めました。 機械学習は多くの医療専門分野における臨床的関連性とロジスティック回帰に対する優れたパフォーマンスを実証しているため、私たちは機械学習手法と従来の統計的アプローチに基づいて分析を行いました。この分析では、ドナーパラメータの日常的かつプロトコール化された収集を一緒に受けた大規模で適格な国際コホートドナーを使用しました。国際的なバンフ同種移植片組織病理学分類の基準を使用した、デイゼロ生検評価による。