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Enregistrement W4297876438 · doi:10.1093/ckj/sfac215

Urinary angiotensin-converting enzyme 2 and metabolomics in COVID-19-mediated kidney injury

2022· article· en· W4297876438 sur OpenAlex
Ander Vergara, Kaiming Wang, Daniele Colombo, Mahmoud Gheblawi, Jaslyn Rasmuson, Rupasri Mandal, Franca Del Nonno, Brian Chiu, James W. Scholey, María José Soler, David S. Wishart, Gavin Y. Oudit

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueClinical Kidney Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryInternal medicineOdds ratioRenal functionKidney diseaseUrinary systemUrineKidneyGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2), the receptor for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is highly expressed in the kidneys. Beyond serving as a crucial endogenous regulator of the renin–angiotensin system, ACE2 also possess a unique function to facilitate amino acid absorption. Our observational study sought to explore the relationship between urine ACE2 (uACE2) and renal outcomes in coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods In a cohort of 104 patients with COVID-19 without acute kidney injury (AKI), 43 patients with COVID-19-mediated AKI and 36 non-COVID-19 controls, we measured uACE2, urine tumour necrosis factor receptors I and II (uTNF-RI and uTNF-RII) and neutrophil gelatinase-associated lipocalin (uNGAL). We also assessed ACE2 staining in autopsy kidney samples and generated a propensity score–matched subgroup of patients to perform a targeted urine metabolomic study to describe the characteristic signature of COVID-19. Results uACE2 is increased in patients with COVID-19 and further increased in those that developed AKI. After adjusting uACE2 levels for age, sex and previous comorbidities, increased uACE2 was independently associated with a >3-fold higher risk of developing AKI [odds ratio 3.05 (95% confidence interval 1.23‒7.58), P = .017]. Increased uACE2 corresponded to a tubular loss of ACE2 in kidney sections and strongly correlated with uTNF-RI and uTNF-RII. Urine quantitative metabolome analysis revealed an increased excretion of essential amino acids in patients with COVID-19, including leucine, isoleucine, tryptophan and phenylalanine. Additionally, a strong correlation was observed between urine amino acids and uACE2. Conclusions Elevated uACE2 is related to AKI in patients with COVID-19. The loss of tubular ACE2 during SARS-CoV-2 infection demonstrates a potential link between aminoaciduria and proximal tubular injury.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,431
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,431
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,368 · 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