Cytoprotective Effects of Nitroglycerin in Ischemia–Reperfusion-Induced Lung Injury
Notice bibliographique
Résumé
Prevention of ischemia-reperfusion (IR) injury is crucial for successful lung transplantation. We investigated whether a nitric oxide donor, nitroglycerin (NTG), could suppress the oxidative stress of IR injury and improve pulmonary function after reperfusion in an ex vivo rat lung perfusion model. In Fresh group of animals, the lungs were flushed with perfusate, followed immediately by reperfusion, and no lung injury was observed. In NTG- and NTG+ groups of animals, the lungs were flushed with perfusate alone or perfusate containing NTG, respectively. Harvested lung and heart blocks from these latter two groups were immersed in the corresponding perfusate at 4 degrees C for 15 h, and were then reperfused for 60 min. Reperfusion induced pulmonary edema in the NTG- group, but not in the NTG+ group. Shunt fractions in NTG+ group were significantly lower than in the NTG- group throughout reperfusion. NTG had no effect on pulmonary arterial pressure or myeloperoxidase activity. In contrast, oxidative DNA damage assessed immunohistochemically with a monoclonal antibody against 8-hydroxy-2'-deoxyguanosine (8-OHdG) was significantly increased in the NTG- group, in the order alveolar epithelium > pulmonary endothelium > bronchial epithelium. NTG treatment significantly decreased staining with the anti-8-OHdG antibody in all three areas of tissue. Therefore, administration of NTG attenuates the oxidative stress of IR injury, and may improve pulmonary function after reperfusion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».