Metabolomic fingerprinting of porcine lung tissue during pre-clinical prolonged ex vivo lung perfusion using in vivo SPME coupled with LC-HRMS
Notice bibliographique
Résumé
Normothermic ex vivo lung perfusion (NEVLP) has emerged as a modernized organ preservation technique that allows for detailed assessment of donor lung function prior to transplantation. The main goal of this study was to identify potential biomarkers of lung function and/or injury during a prolonged (19 h) NEVLP procedure using in vivo solid-phase microextraction (SPME) technology followed by liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). The use of minimally invasive in vivo SPME fibers for repeated sampling of biological tissue permits the monitoring and evaluation of biochemical changes and alterations in the metabolomic profile of the lung. These in vivo SPME fibers were directly introduced into the lung and were also used to extract metabolites (on-site SPME) from fresh perfusate samples collected alongside lung samplings. A subsequent goal of the study was to assess the feasibility of SPME as an in vivo method in metabolomics studies, in comparison to the traditional in-lab metabolomics workflow. Several upregulated biochemical pathways involved in pro- and anti-inflammatory responses, as well as lipid metabolism, were observed during extended lung perfusion, especially between the 11th and 12th hours of the procedure, in both lung and perfusate samples. However, several unstable and/or short-lived metabolites, such as neuroprostanes, have been extracted from lung tissue in vivo using SPME fibers. On-site monitoring of the metabolomic profiles of both lung tissues through in vivo SPME and perfusate samples on site throughout the prolonged NEVLP procedure can be effectively performed using in vivo SPME technology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».