Thrombolome and Its Emerging Role in Chronic Kidney Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Patients with chronic kidney disease (CKD) are at an increased risk of thromboembolic complications, including myocardial infarction, stroke, deep vein thrombosis, and pulmonary embolism. These complications lead to increased mortality. Evidence points to the key role of CKD-associated dysbiosis and its effect via the generation of gut microbial metabolites in inducing the prothrombotic phenotype. This phenomenon is known as thrombolome, a panel of intestinal bacteria-derived uremic toxins that enhance thrombosis via increased tissue factor expression, platelet hyperactivity, microparticles release, and endothelial dysfunction. This review discusses the role of uremic toxins derived from gut-microbiota metabolism of dietary tryptophan (indoxyl sulfate (IS), indole-3-acetic acid (IAA), kynurenine (KYN)), phenylalanine/tyrosine (p-cresol sulfate (PCS), p-cresol glucuronide (PCG), phenylacetylglutamine (PAGln)) and choline/phosphatidylcholine (trimethylamine N-oxide (TMAO)) in spontaneously induced thrombosis. The increase in the generation of gut microbial uremic toxins, the activation of aryl hydrocarbon (AhRs) and platelet adrenergic (ARs) receptors, and the nuclear factor kappa B (NF-κB) signaling pathway can serve as potential targets during the prevention of thromboembolic events. They can also help create a new therapeutic approach in the CKD population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».