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Enregistrement W3162424751 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.3518.3518

Erythroferrone (ERFE) and Hepcidin Levels in Sickle Cell Disease with and without Transfusional Iron Overload

2017· article· en· W3162424751 sur OpenAlexaboutno aff
Fahim Thawer, Abdullah Kutlar, Latanya Bowman, Leigh Wells, Xu Hongyan, Niren Patel, Pritam Bora

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepcidinIneffective erythropoiesisInternal medicineMedicineErythropoiesisVolume overloadAnemiaThalassemiaBeta thalassemiaEndocrinologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transfusional iron (Fe) overload is not rare among patients with sickle cell disease (SCD) and can lead to significant morbidity and even mortality. We previously reported that the prevalence of Fe overload among 635 adult SCD patients followed at our Center was 12%, and that the majority (80%) resulted from episodic, mostly unnecessary transfusions in the outlying hospitals (Son et al, 2013). We also showed that the Fe-regulatory peptide, hepcidin was appropriately upregulated in Fe overloaded SCD patients compared to those without Fe overload, and found no difference in levels of inflammatory markers (hsCRP and IL-6) as well as GDF15 between the two groups (Mangaonkar et al, 2014). Recently, a glycoprotein hormone produced by erythroblasts, erythroferrone (ERFE) was discovered by the Ganz lab (Kautz et al, 2014); ERFE suppresses hepcidin synthesis in hepatocytes, thus leading to increased Fe availability for the expanding erythroid marrow. ERFE levels were also found to be higher in blood donors and in mice subjected to hemorrhage or erythropoietin, consistent with appropriate Fe delivery to meet the needs of enhanced erythropoiesis. Several subsequent studies have also shown that in conditions associated with significant ineffective erythropoiesis such as β-thalassemia and dyserythropoietic anemias, ERFE expression is inappropriately increased, leading to the suppression of hepcidin synthesis and thus contributing to the worsening of Fe overload. We analyzed plasma hepcidin and ERFE levels in the same 22 SCD patients with Fe overload, and 14 SCD controls without Fe overload that we previously reported on (Mangaonkar et al, 2014); mean age of Fe overloaded patients was 33.4 years, and that of SCD controls was 29.0. Plasma stored at -80°C was used for both hepcidin and ERFE assays. ERFE and hepcidin levels were measured using commercially available ELISA kits from Biomatik Inc., Canada and DRG International, Inc., USA respectively, according to manufacturer's instructions. Hepcidin levels were significantly higher (41.59 vs 14.1 ng/ml, p=0.0297) and ERFE significantly lower (3.72 vs 5.46 ng/ml, p=0.0065) in cases vs. controls. ERFE/hepcidin ratios were also significantly lower among cases compared to controls (0.29 vs 1.62, p=0.011). These results suggest that in Fe overloaded SCD patients, ERFE is appropriately downregulated leading to higher hepcidin levels thus restricting further Fe loading. This is in contrast to what has been reported in both transfused and non-transfused β-thalassemia patients, where ineffective erythropoiesis overrides the appropriate regulation of the ERFE/hepcidin axis, leading to high ERFE levels, and worsening Fe overload. We speculate that this may be one mechanism explaining the different severity of Fe overload between SCD and β-thalassemia patients. Download : Download high-res image (56KB) Download : Download full-size image Figure . Disclosures Kutlar: BlueBird Bio: Other: Member of Data Monitoring Committee; Sancilio & Co (OMEG-411-02): Other: Chair of Data and Safety Monitoring Board; Reprixys Pharmaceuticals Corporation (formerly known as Selexys Pharmaceuticals Corporation, which is not affiliated with Selexis S.A.): Research Funding; Novartis: Research Funding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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