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Enregistrement W4296418655 · doi:10.1097/01.tp.0000885748.57620.00

234.3: Establishing the Most Physiological Perfusion Milieu For Normothermic Ex Vivo Pancreas Perfusion in Porcine Models: How Far Have We Reached?

2022· article· en· W4296418655 sur OpenAlexaff
Samrat Ray, Catherine Parmentier, Masataka Kawamura, Bhranavi Arulratnam, Yuki Noguchi, Emmanuel Nogueira, Sujani Ganesh, Markus Selzner, Trevor Reichman

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfusionPancreasEx vivoKidneyIn vivoMedicineChemistryInternal medicineUrologyBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The basic tenet of normothermic machine perfusion is to simulate the physiological milieu for perfusing the organ as close to the homeostasis as possible. Despite its success in lung and kidney transplant models, similar results could not be replicated in pancreas models owing to vulnerability of the organ to oedema and reperfusion injury. We, hereby summarise our experience so far in achieving the most conducive environment for the pancreas perfusion by altering composition of perfusing and dialysing fluids used in the machine to establish an “ideal” model of normothermic ex-vivo pancreas perfusion (NEVPP). Methods: The perfusate being used in NEVPP of porcine grafts (Yorkshire male pigs, 40-45 kgs) so far at our laboratory has been a modified version of our already established solution used in kidney perfusion models comprising of Steen’s solution (containing Dextran), leucocyte depleted porcine blood, electrolyte composition and trypsin inhibitor. In addition, a dialysing solution comprising of electrolytes and standard hemodialysis concentrate and sodium pyruvate is added to the circuit. By altering osmolality and sodium concentration of the perfusate (addition of hydroxyethyl starch and NaCl) and dialysate (addition of varying concentrations of NaCl), we assessed the physiological and biochemical parameters of the graft over 3 hrs of perfusion and compared with 3 best experiments from the previously established model (Standard NEVPP). Results: The average weight gain was found to be lower (25-33%) in grafts perfused with addition NaCl in the dialysate as opposed to the standard NEVPP model (45-50%). The best hemodynamic milieu (maximum arterial flow 200 ml/min at minimum pressure of 16 mm Hg) could be achieved by addition of 1gm/L of NaCl to dialysate along with increasing the CO2 concentration in the circuit to 9% as opposed to the standard 5%. The graft oedema as well as duodenal congestion was also minimum in this subset of the model (Figure 1). Addition of NaCl to the dialysate also resulted in achieving a more stable peak in the amylase levels (marker of graft injury) in the perfusate over 3 hrs compared to the standard NEVPP model (Figure 2). Similar trends were observed in this subset with lipase (average peak (3 hrs): 2885 U/L), LDH (average peak (3hrs): 576 U/L) and CPK (average peak (3hrs): 1120 U/L) levels. The oxygen extraction ratio remained in the range of 25-40 in this subset and was unaffected by altering the CO2 concentration to 9%. The histopathological comparison of tissue injury was also analysed. Conclusion: Owing to the precarious hemodynamics of pancreas, establishing optimal conditions for NEVPP is a formidable challenge. However, meticulous cold dissection, minimum handling of the organ while on the machine along with a relatively hyperosmolar composition of the dialysing solution has shown promising results so far.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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