Assessment of the soluble proteins <scp>HMGB1</scp>, <scp>CD40L</scp> and <scp>CD62P</scp> during various platelet preparation processes and the storage of platelet concentrates: The <scp>BEST</scp> collaborative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Structural and biochemical changes in stored platelets are influenced by collection and processing methods. This international study investigates the effects of platelet (PLT) processing and storage conditions on HMGB1, sCD40L, and sCD62P protein levels in platelet concentrate supernatants (PCs). STUDY DESIGN/METHODS: PC supernatants (n = 3748) were collected by each international centre using identical centrifugation methods (n = 9) and tested centrally using the ELISA/Luminex platform. Apheresis versus the buffy coat (BC-PC) method, plasma storage versus PAS and RT storage versus cold (4°C) were investigated. We focused on PC preparation collecting samples during early (RT: day 1-3; cold: day 1-5) and late (RT: day 4-7; cold: day 7-10) storage time points. RESULTS: HMGB1, sCD40L, and sCD62P concentrations were similar during early storage periods, regardless of storage solution (BC-PC plasma and BC-PC PAS-E) or temperature. During storage and without PAS, sCD40L and CD62P in BC-PC supernatants increased significantly (+33% and +41%, respectively) depending on storage temperature (22 vs. 4°C). However, without PAS-E, levels decreased significantly (-31% and -20%, respectively), depending on storage temperature (22 vs. 4°C). Contrastingly, the processing method appeared to have greater impact on HMGB1 release versus storage duration. These data highlight increases in these parameters during storage and differences between preparation methods and storage temperatures. CONCLUSIONS: The HMGB1 release mechanism/intracellular pathways appear to differ from sCD62P and sCD40L. The extent to which these differences affect patient outcomes, particularly post-transfusion platelet increment and adverse events, warrants further investigation in clinical trials with various therapeutic indications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».