Comparing early liver graft function from heart beating and living‐donors: A pilot study aiming to identify new biomarkers of liver injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The liver and kidney functions of recipients of liver transplantation (LT) surgery with heart beating (HBD, n = 13) or living donors (LD, n = 9) with different cold ischemia times were examined during the neohepatic phase for the elimination of rocuronium bromide (ROC, cleared by liver and kidney) and tranexamic acid (TXA, cleared by kidney). Solid phase micro‐extraction and LC–MS/MS was applied to determine the plasma concentrations of ROC and TXA, and creatinine was determined by standard laboratory methods. Metabolomics and the relative expressions of miR‐122, miR‐148a and γ‐glutamyltranspeptidase (GGT), liver injury biomarkers, were also measured. The ROC clearance for HBD was significantly lower than that for LD (0.147 ± 0.052 vs. 0.265 ± 0.148 ml·min−1·g−1 liver) after intravenous injection (0.6 mg·kg−1). The clearance of TXA, a compound cleared by glomerular filtration, given as a 1 g bolus followed by infusion (10 mg·kg−1·h−1), was similar between HBD and LD groups (~ 1 ml·min−1·kg−1). The TXA clearance in both groups was lower than the GFR, showing a small extent of hepatorenal coupling. The miR‐122 and miR‐148a expressions were similar for the HBD and LD groups, whereas GGT expression was significantly increased for HBD. The lower ROC clearance and the higher GGT levels in the HBD group of longer cold ischemia times performed worse than the LD group during the neophase. Metabololmics further showed clusters of bile acids, phospholipids and lipid ω‐oxidation products for the LD and HBD groups. In conclusion, ROC CL and GGT expression, and metabolomics could serve as sensitive indices of early graft function. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».