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Enregistrement W4312030490 · doi:10.1016/j.bea.2022.100070

Influence of clinical hemodialysis membrane morphology and chemistry on protein adsorption and inflammatory biomarkers released: In-situ synchrotron imaging, clinical and computational studies

2022· article· en· W4312030490 sur OpenAlexafffundabout
Zhu Sishi, Jumanah Bahig, Denis Kalugin, Ahmed Shoker, Ning Zhu, Amira Abdelrasoul

Notice bibliographique

RevueBiomedical Engineering Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)St. Paul's HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésMembraneProtein adsorptionChemistryPolyacrylonitrileAdsorptionBiophysicsHuman serum albuminBlood proteinsMembrane proteinChromatographyBiochemistryOrganic chemistryPolymerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemodialysis (HD) is often accompanied with activation of biochemical cascade reactions, caused by undesirable protein adsorption, which results in severe consequences for HD patients. Present research aims to study three hemodialysis membranes currently available in the Canadian hospitals of polyacrylonitrile (PAN), polyethersulfone (PES) and polyvinylidene fluoride (PVDF) and their interaction with three main human serum proteins: Human Serum Ablumin (HSA), Human Serum Fibrinogen (FB) and Human Serum Transferrin (TRF). In-situ synchrotron-based X-ray tomography (SR-μCT) was used to evaluate main membranes characteristics such as fiber diameter, pore size and their distribution, as well as to study the process of protein adsorption on the membranes surface and along membrane matrices. Scanning Electron Microscopy (SEM) was also used to investigate the morphology of proteins deposited on the membrane surface. Furthermore, interaction of membranes with inflammatory biomarkers was studied. Collected blood samples from HD patients were analyzed using Luminex assay for the inflammatory biomarkers of Serpin/Antitrombin-III, Properdin, C5a, 1L-1α, 1L-1β, IL-6 and TNF-α. Our results indicate the difference in the interaction of membranes with proteins is mainly attributed to a membrane surface charge and membrane chemistry. PAN and PES membranes, which are possessing high negative charge (-41.5mV and -68mV) and polar surface groups, would alter the morphology of adsorbed HAS and FB, while PVDF surface does not affect protein crystals growth. Furthermore, the molecular docking results showed that the highest interaction energy of human serum proteins was with PES membrane. The increased interaction of PES membrane with human serum proteins has triggered inflammation reactions. The release of C5a, IL-6 and Serpin cytokines for PES membrane was drastically higher compared to PAN and PVDF. The relative increase in those cytokine concentrations was 400-2000% for PES membrane, while it decreased by 10-40% for PAN and PVDF. It is worth noted that PVDF membrane had the lowest charge of -2.5 mV among investigated membranes, and it possessed the lowest interaction with human serum proteins and the least inflammation response.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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