The future is coming: promising perspectives regarding the use of machine learning in renal transplantation / O futuro está chegando: perspectivas promissoras sobre o uso de machine learning no transplante renal

Abstract Introduction: The prediction of post transplantation outcomes is clinically important and involves several problems. The current prediction models based on standard statistics are very complex, difficult to validate and do not provide accurate prediction. Machine learning, a statistical technique that allows the computer to make future predictions using previous experiences, is beginning to be used in order to solve these issues. In the field of kidney transplantation, computational forecasting use has been reported in prediction of chronic allograft rejection, delayed graft function, and graft survival. This paper describes machine learning principles and steps to make a prediction and performs a brief analysis of the most recent applications of its application in literature. Discussion: There is compelling evidence that machine learning approaches based on donor and recipient data are better in providing improved prognosis of graft outcomes than traditional analysis. The immediate expectations that emerge from this new prediction modelling technique are that it will generate better clinical decisions based on dynamic and local practice data and optimize organ allocation as well as post transplantation care management. Despite the promising results, there is no substantial number of studies yet to determine feasibility of its application in a clinical setting. Conclusion: The way we deal with storage data in electronic health records will radically change in the coming years and machine learning will be part of clinical daily routine, whether to predict clinical outcomes or suggest diagnosis based on institutional experience.

Resumo Introdução: A predição de resultados pós-transplante é clinicamente importante e envolve vários problemas. Os atuais modelos de previsão baseados em padrões estatísticos são muito complexos, difíceis de validar e não fornecem previsões precisas. Machine Learning, é uma técnica estatística que permite que o computador faça previsões futuras usando experiências anteriores, está começando a ser usada para resolver essas questões. No campo do transplante renal, o uso da previsão computacional foi relatado na predição de rejeição crônica de aloenxerto, função tardia do enxerto e sobrevida do enxerto. Este artigo descreve os princípios e etapas de machine learning para fazer uma previsão e realiza uma breve análise das aplicações mais recentes de seu uso na literatura. Discussão: Existem evidências convincentes de que as abordagens de machine learning baseadas nos dados do doador e do receptor são melhores para proporcionar melhor prognóstico dos resultados do enxerto do que a análise tradicional. As expectativas imediatas que emergem dessa nova técnica de modelagem de previsão são que ela gerará melhores decisões clínicas baseadas em dados de práticas dinâmicas e locais e aperfeiçoará a alocação de órgãos, bem como o gerenciamento de cuidados pós-transplante. Apesar dos resultados promissores, ainda não há um número substancial de estudos para determinar a viabilidade de sua aplicação em um cenário clínico. Conclusão: A forma como lidamos com dados de armazenamento em prontuários eletrônicos de saúde mudará radicalmente nos próximos anos e a machine learning fará parte da rotina clínica diária, seja para prever resultados clínicos ou sugerir um diagnóstico baseado na experiência institucional.

Uso de everolimo de novo em receptores de transplante renal com doador vivo HLA idêntico / De novo everolimus for recipients of kidney transplants from HLA identical donors

Resumo Introdução: Receptores de rim de doadores vivos HLA-idêntico apresentam menor risco para rejeição aguda e maior sobrevida do enxerto, quando comparado a outros tipos de transplante. Um regime imunossupressor sem inibidor de calcineurina (ICN) pode melhorar ainda mais esses resultados, através da redução de eventos cardiovasculares, metabólicos e tóxicos secundários a esse fármaco. Objetivo: Avaliar eficácia e segurança do novo tratamento imunossupressor com suspensão planejada do ICN. Métodos: Estudo prospectivo, aberto, braço único de tratamento em único centro para avaliar resultados do transplante renal HLA-idêntico em pacientes que recebem everolimo (EVR), tacrolimo (TAC) e corticoide, seguido da descontinuação do TAC 30 dias pós-transplante. Após análise interina de eficácia, a descontinuação do TAC foi postergada para o terceiro mês pós-transplante, através de emenda ao protocolo. Resultados: Trinta e nove pacientes foram incluídos. Apesar de as médias das concentrações de TAC e EVR terem respeitado os intervalos propostos, cinco pacientes tiveram rejeição aguda comprovada por biópsia e um paciente apresentou um episódio de glomerulite com depósitos de C4D. Esse resultado demandou o fim das inclusões. A proporção de pacientes com proteinúria > 0.5g/L não atingiu mais que 22% dos pacientes em nenhuma visita. Os eventos adversos mais frequentes foram relacionados ao uso de EVR: úlceras orais, dislipidemia e edema periférico. Conclusão: O regime proposto não foi eficaz para essa população, principalmente pela alta incidência de rejeição aguda. O perfil de segurança mostrou que a exposição prolongada a altas concentrações sanguíneas de EVR aumenta a incidência dos eventos adversos relacionados ao fármaco.

Abstract Introduction: Kidney transplant recipients from HLA-identical living donor have lower risk of acute rejection and greater graft survival compared to other types of kidney transplantation. Immunosuppressive regimens without calcineurin inhibitors (CNI) can further improve these results by reducing cardiovascular, metabolic and toxic events related to this drug class. Objective: This study aimed to evaluate efficacy and safety of a new immunosuppressive regimen with planned suspension of CNI. Methods: This was a prospective, single center and single treatment arm study to evaluate HLA-identical kidney transplant recipients receiving everolimus (EVR), tacrolimus (TAC) and corticosteroids, followed by TAC discontinuation 30 days after transplantation. TAC discontinuation was later postponed to the third month after an interim efficacy analysis. Results: Thirty-nine patients were included. Although mean TAC and EVR blood concentrations have remained within the proposed therapeutic ranges, five patients had biopsy-proven acute rejection and one patient had an episode of C4D-positive glomerulitis. This result led to the end of the inclusions. Interestingly, the proportion of patients with proteinuria greater than 0.5 g/L has not reached more than 22% of patients in any visit. Adverse events related to EVR use were the most incident in this population: oral ulcers, dyslipidemia and peripheral edema. Conclusion: The proposed scheme was not effective for this population, particularly due to a high incidence of acute rejection. Safety profile showed that prolonged exposure to a high concentration of blood EVR increases the incidence of adverse events related to this drug.