Circulating Cell Death Biomarkers May Predict Survival in Human Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Immediate graft performance after lung transplantation is associated with short- and long-term clinical outcomes. However, the biologic mechanism that determines outcomes is not fully understood. OBJECTIVES: To investigate the impact of cell death signals at 24 and 48 hours after lung transplantation on short- and long-term clinical outcomes. METHODS: Plasma samples were collected pretransplantation and at 24 and 48 hours after transplant from 60 bilateral lung transplant recipients. Ten patients had primary graft dysfunction (PGD) grade 3 (PaO2/FiO2 ratio <200 or on extracorporeal membrane oxygenation support) at 72 hours after transplant (PGD group). The remaining 50 patients were defined as the control group. Levels of plasma M30 (signifying epithelial apoptosis), M65 (signifying epithelial apoptosis plus necrosis), and high-mobility group box 1 protein (HMGB-1; signifying necrosis of all cell types) were measured by ELISA and correlated with clinical outcomes. Survival analyses were performed using Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazards regression. Prediction accuracy of markers was assessed by calculated area under the curve of receiver operating characteristic graph. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The PGD group had significantly higher M30 and M65 levels at 24 and 48 hours after transplant compared with the control group. There was no significant difference in HMGB-1. Area under the curve for 1-year survival was 0.86, 0.93, and 0.51 for M30, M65, and HMGB-1 at 48 hours, respectively. Survival analysis showed that higher M30 and M65 levels at 24 and 48 hours were significantly associated with worse survival. M65 at 48 hours remained significant even after adjustment for PGD. HMGB-1 was not significantly associated with survival. CONCLUSIONS: Recipient plasma concentration of epithelial cell death markers (M30, M65) after lung transplantation is negatively correlated with early graft performance and long-term survival.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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)
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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 ».