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Enregistrement W3087253978 · doi:10.1186/s40635-020-00343-x

The endogenous capacity to produce proinflammatory mediators by the ex vivo human perfused lung

2020· article· en· W3087253978 sur OpenAlexafffund
Aleksandra Leligdowicz, James T. Ross, Nicolas Nesseler, Michael A. Matthay

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine Experimental · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAssociation Chirurgicale Pour Le Développement et L'Amélioration des Techniques de Dépistage et de Traitement des Maladies Cardio-vasculairesCouncil for Science and Technology PolicyUniversity of California, San FranciscoUniversity of Toronto
Mots-clésEx vivoMedicineLungPerfusionProinflammatory cytokineIn vivoMachine perfusionBiomarkerTransplantationAndrologyImmunologyLung transplantationPathologyInternal medicineInflammationChemistryBiologyLiver transplantationBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The ex vivo human perfused lung model has enabled optimizing donor lungs for transplantation and delineating mechanisms of lung injury. Perfusate and airspace biomarkers are a proxy of the lung response to experimental conditions. However, there is a lack of studies evaluating biomarker kinetics during perfusion and after exposure to stimuli. In this study, we analyzed the ex vivo-perfused lung response to three key perturbations: exposure to the perfusion circuit, exogenous fresh whole blood, and bacteria. Results Ninety-nine lungs rejected for transplantation underwent ex vivo perfusion. One hour after reaching experimental conditions, fresh whole blood was added to the perfusate ( n = 55). Two hours after reaching target temperature, Streptococcus pneumoniae was added to the perfusate ( n = 42) or to the airspaces ( n = 17). Perfusate and airspace samples were collected at baseline (once lungs were equilibrated for 1 h, but before blood or bacteria were added) and 4 h later. Interleukin (IL)-6, IL-8, angiopoietin (Ang)-2, and soluble tumor necrosis factor receptor (sTNFR)-1 were quantified. Baseline perfusate and airspace biomarker levels varied significantly, and this was not related to pre-procurement P a O 2 :FiO 2 ratio, cold ischemia time, and baseline alveolar fluid clearance (AFC). After 4 h of ex vivo perfusion, the lung demonstrated a sustained production of proinflammatory mediators. The change in biomarker levels was not influenced by baseline donor lung characteristics (cold ischemia time, baseline AFC) nor was it associated with measures of experimental epithelial (final AFC) or endothelial (percent weight gain) injury. In the presence of exogenous blood, the rise in biomarkers was attenuated. Lungs exposed to intravenous (IV) bacteria relative to control lungs demonstrated a significantly higher rise in perfusate IL-6. Conclusions The ex vivo-perfused lung has a marked endogenous capacity to produce inflammatory mediators over the course of short-term perfusion that is not significantly influenced by donor lung characteristics or the presence of exogenous blood, and only minimally affected by the introduction of systemic bacteremia. The lack of association between biomarker change and donor lung cold ischemia time, final alveolar fluid clearance, and experimental percent weight gain suggests that the maintained ability of the human lung to produce biomarkers is not merely a marker of lung epithelial or endothelial injury, but may support the function of the lung as an immune cell reservoir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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