Metabolomic profiling to characterize acute intestinal ischemia/reperfusion injury
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis and septic shock are the leading causes of death in critically ill patients. Acute intestinal ischemia/reperfusion (AII/R) is an adaptive response to shock. The high mortality rate from AII/R is due to the severity of the disease and, more importantly, the failure of timely diagnosis. The objective of this investigation is to use nuclear magnetic resonance (NMR) analysis to characterize urine metabolomic profile of AII/R injury in a mouse model. Animals were exposed to sham, early (30 min) or late (60 min) acute intestinal ischemia by complete occlusion of the superior mesenteric artery, followed by 2 hrs of reperfusion. Urine was collected and analyzed by NMR spectroscopy. Urinary metabolite concentrations demonstrated that different profiles could be delineated based on the duration of the intestinal ischemia. Metabolites such as allantoin, creatinine, proline, and methylamine could be predictive of AII/R injury. Lactate, currently used for clinical diagnosis, was found not to significantly contribute to the classification model for either early or late ischemia. This study demonstrates that patterns of changes in urinary metabolites are effective at distinguishing AII/R progression in an animal model. This is a proof-of-concept study to further support examination of metabolites in the clinical diagnosis of intestinal ischemia reperfusion injury in patients. The discovery of a fingerprint metabolite profile of AII/R will be a major advancement in the diagnosis, treatment, and prevention of systemic injury in critically ill patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».