Association between the renin–angiotensin system and chronic lung allograft dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is the major cause of death after lung transplantation. Angiotensin II (AngII), the main effector of the renin–angiotensin system, elicits fibrosis in both kidney and lung. We identified six AngII-regulated proteins (Ras homolog family member B (RHOB), bone marrow stromal cell antigen 1 (BST1), lysophospholipase 1 (LYPA1), glutamine synthetase (GLNA), thrombospondin 1 (TSP1) and laminin subunit β2 (LAMB2)) that were increased in urine of patients with kidney allograft fibrosis. We hypothesised that the renin–angiotensin system is active in CLAD and that AngII-regulated proteins are increased in bronchoalveolar lavage fluid (BAL) of CLAD patients. We performed immunostaining of AngII receptors (AGTR1 and AGTR2), TSP1 and GLNA in 10 CLAD lungs and five controls. Using mass spectrometry, we quantified peptides corresponding to AngII-regulated proteins in BAL of 40 lung transplant recipients (stable, acute lung allograft dysfunction (ALAD) and CLAD). Machine learning algorithms were developed to predict CLAD based on BAL peptide concentrations. Immunostaining demonstrated significantly more AGTR1 + cells in CLAD versus control lungs (p=0.02). TSP1 and GLNA immunostaining positively correlated with the degree of lung fibrosis (R 2 =0.42 and 0.57, respectively). In BAL, we noted a trend towards higher concentrations of AngII-regulated peptides in patients with CLAD at the time of bronchoscopy, and significantly higher concentrations of BST1, GLNA and RHOB peptides in patients that developed CLAD at follow-up (p<0.05). The support vector machine classifier discriminated CLAD from stable and ALAD patients at the time of bronchoscopy (area under the curve (AUC) 0.86) and accurately predicted subsequent CLAD development (AUC 0.97). Proteins involved in the renin–angiotensin system are increased in CLAD lungs and BAL. AngII-regulated peptides measured in BAL may accurately identify patients with CLAD and predict subsequent CLAD development.
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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 | 0,002 | 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 ».