Red blood cell antibody-induced anemia causes differential degrees of tissue hypoxia in kidney and brain
Notice bibliographique
Résumé
Moderate anemia is associated with increased mortality and morbidity, including acute kidney injury (AKI), in surgical patients. A red blood cell (RBC)-specific antibody model was utilized to determine whether moderate subacute anemia could result in tissue hypoxia as a potential mechanism of injury. Cardiovascular and hypoxic cellular responses were measured in transgenic mice capable of expressing hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1α)/luciferase activity in vivo. Antibody-mediated anemia was associated with mild intravascular hemolysis (6 h) and splenic RBC sequestration ( day 4), resulting in a nadir hemoglobin concentration of 89 ± 13 g/l on day 4. At this time point, renal tissue oxygen tension (PtO2) was decreased in anemic mice relative to controls (13.1 ± 4.3 vs. 20.8 ± 3.7 mmHg, P < 0.001). Renal tissue hypoxia was associated with an increase in HIF/luciferase expression in vivo ( P = 0.04) and a 20-fold relative increase in renal erythropoietin mRNA transcription ( P < 0.001) but no increase in renal blood flow ( P = 0.67). By contrast, brain PtO2 was maintained in anemic mice relative to controls (22.7 ± 5.2 vs. 23.4 ± 9.8 mmHg, P = 0.59) in part because of an increase in internal carotid artery blood flow (80%, P < 0.001) and preserved cerebrovascular reactivity. Despite these adaptive changes, an increase in brain HIF-dependent mRNA levels was observed (erythropoietin: P < 0.001; heme oxygenase-1: P = 0.01), providing evidence for subtle cerebral tissue hypoxia in anemic mice. These data demonstrate that moderate subacute anemia causes significant renal tissue hypoxia, whereas adaptive cerebrovascular responses limit the degree of cerebral tissue hypoxia. Further studies are required to assess whether hypoxia is a mechanism for acute kidney injury associated with anemia.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 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 ».