신장이식에서 Eplets Matching에 관한 연구

이 연구는 후향적 코호트 연구입니다. 조사관은 2014년부터 2017년 말까지 신장 이식 수혜자의 HLA 고해상도 타이핑 데이터를 HLA Matchmaker로 eplet 불일치 번호에 대해 분석하고 이식 후 다른 eplet 불일치 번호를 가진 신장 이식 수혜자 후 dnDSA 및 AMR 발생률을 분석하도록 설계했습니다. , 장기 이식편 생존에서 일치하는 HLA 에플릿을 기반으로 한 조직 구성 패턴의 중요한 역할을 설명합니다.

다음을 포함하는 연구 내용:

1. HLA 고해상도 타이핑 데이터 수집 수신자의 고해상도 HLA 타이핑 데이터를 Eplets 불일치 번호에 대해 HLA Matchmaker 소프트웨어로 분석하고 Eplets 불일치 번호 결과에 따라 실험 그룹을 진행했습니다. Eplets 불일치 번호와 참고 자료의 정규 분포 특성을 기반으로 연구는 다음과 같은 4개의 그룹으로 나뉩니다: 그룹 1, Eplets 불일치 번호 <5; 2. 그룹 2, Eplets 불일치 번호 5-19 포함; 그룹 3, Eplets 불일치 번호 20-35 포함; 그룹 4: 36보다 크거나 같은 Eplets 불일치 번호 포함.
2. 신장 이식 후 환자의 임상 추적 데이터 수집. 주로 신장 기능, DSA 수준, 질병 및 성병의 병리 진단 데이터를 포함합니다.

1) sCr: 수술 후 1개월, 6개월, 1년, 2년... 2) 수술 전 PRA-: 수술 후 1개월, 6개월, 1년, 2년... 3) 수술 전 PRA+: 수술 후 2주 수술, 1월, 3월, 6월, 9월, 1년, 2년...

4) DSA는 항체의 종류에 따라 분류하였다: HLA A 부위의 DSA, HLA B 부위의 DSA, HLA C 부위의 DSA, HLA DR 부위의 DSA, HLA DQ 부위의 DSA; 5) DSA MFI 값 분류에 따르면: MFI<3000, 3000≤MFI<6000, 6000≤MFI<10000,MFI≥10000; 6) AMR: 병리학적 생검 데이터 수집(Banff 2013 표준 진단에 따름) 3. 통계 분석 데이터의 기술 분석에는 SPSS17.0 중국어 버전을 사용했습니다. 연속 변수는 평균에 표준 편차를 더하거나 뺀 값으로 표시됩니다. 카이 제곱 검정은 Eplets 불일치 수와 dnDSA 생성 간의 관계, DSA 양성 그룹과 DSA 음성 그룹 간의 Eplets 불일치 수 차이, AMR 간의 Eplets 불일치 수 차이를 분석했습니다. 그룹 및 비 AMR 그룹. Kaplan-meier 생존 곡선을 사용하여 Eplets 불일치 번호가 다른 그룹 간의 장기 이식편 생존의 차이를 분석했습니다. P<0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다.