Altered purine metabolism at reperfusion affects clinical outcome in lung transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Lung transplantation is an established treatment for patients with end-stage lung disease. However, ischaemia reperfusion injury remains a barrier to achieving better survival outcomes. Here, we aim to investigate the metabolomic and transcriptomic profiles in human lungs before and after reperfusion, to identify mechanisms relevant to clinical outcome. Methods We analysed 67 paired human lung tissue samples collected from 2008 to 2011, at the end of cold preservation and 2 hours after reperfusion. Gene expression analysis was performed with R. Pathway analysis was conducted with Ingenuity Pathway Analysis. MetaboAnalyst and OmicsNet were used for metabolomics analysis and omics data integration, respectively. Association of identified metabolites with transplant outcome was investigated with Kaplan-Meier estimate and Cox proportional hazard models. Results Activation of energy metabolism and reduced antioxidative biochemicals were found by metabolomics. Upregulation of genes related to cytokines and inflammatory mediators, together with major signalling pathways were revealed by transcriptomics. Purine metabolism was identified as the most significantly enriched pathway at reperfusion, based on integrative analysis of the two omics data sets. Elevated expression of purine nucleoside phosphorylase (PNP) could be attributed to activation of multiple transcriptional pathways.PNPcatabolised reactions were evidenced by changes in related metabolites, especially decreased levels of inosine and increased levels of uric acid. Multivariable analyses showed significant association of inosine and uric acid levels with intensive care unit length of stay and ventilation time. Conclusion Oxidative stress, especially through purine metabolism pathway, is a major metabolic event during reperfusion and may contribute to the ischaemia reperfusion injury of lung grafts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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 ».