A Rodent Model of Cardiac Donation After Circulatory Death and Novel Biomarkers of Cardiac Viability During Ex Vivo Heart Perfusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Organ donation after circulatory death (DCD) is increasingly being used as a means of addressing the organ supply/demand mismatch in solid organ transplantation. There is reluctance to use DCD hearts, due to an inability to precisely identify hearts that have suffered irreversible injury. We investigated novel biomarkers and clinically relevant endpoints across a spectrum of warm ischemic times, before and during ex vivo heart perfusion (EVHP), to identify features associated with a nonviable cardiac phenotype. METHODS: Donor rats sustained a hypoxic cardiac arrest, followed by variable acirculatory standoff periods (DCD groups). Left ventricular function, histochemical injury, and differences in left ventricular gene expression were studied before, and during, EVHP. RESULTS: As warm ischemic time exposure increased in DCD groups, fewer hearts were functional during EVHP, and ventricular function was increasingly impaired. Histochemical assessment identified severely injured hearts during EVHP. A novel gene expression signature identified severely injured hearts during EVHP (upregulation of c-Jun, 3.19 (2.84-3.60); P = 0.0014; HMOX-1, 3.87 (2.72-5.50); P = 0.0037; and Hsp90, 7.66 (6.32-9.27); P < 0.0001 in DCD20), and may be useful in identifying high-risk hearts at the point of harvest (Hsp90). CONCLUSIONS: We demonstrate that our preclinical model recapitulates the cardio-respiratory decompensation observed in humans, and that EVHP appears necessary to unmask distinguishing features of severely injured DCD hearts. Furthermore, we outline a clinically relevant multimodal approach to assessing candidate DCD hearts. Novel mRNA signatures correlated with elevations in cardiac Troponin-I in severely injured hearts during EVHP, and may also detect injury at the point of harvest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».