Metabolomic identification of predictive and early biomarkers of cisplatin‐induced acute kidney injury in adult head and neck cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Cisplatin causes acute kidney injury (AKI) in approximately one third of patients. Serum creatinine and urinary output are poor markers of cisplatin-induced AKI. Metabolomics was utilized to identify predictive or early diagnostic biomarkers of cisplatin-induced AKI. METHODS: ) were recruited for metabolomics analysis. Urine and serum samples were collected prior to cisplatin (pre), 24-48 h after cisplatin (24-48 h) and 5-14 days (post) after cisplatin. Based on serum creatinine concentrations measured at the post timepoint, 11/31 patients were classified with clinical AKI. Untargeted metabolomics was performed using liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). RESULTS: Metabolic discrimination was observed between "AKI" patients and "no AKI" patients at all timepoints. Urinary glycine, hippuric acid sulfate, 3-hydroxydecanedioc acid and suberate were significantly different between AKI patients and no AKI patients prior to cisplatin infusion. Urinary glycine and hippuric acid sulfate were lower (-2.22-fold and -8.85-fold), whereas 3-hydroxydecanedioc acid and suberate were higher (3.62-fold and 1.91-fold) in AKI patients relative to no AKI patients. Several urine and serum metabolites were found to be altered 24-48 h following cisplatin infusion, particularly metabolites involved with mitochondrial energetics. CONCLUSIONS: We propose glycine, hippuric acid sulfate, 3-hydroxydecanedioc acid and suberate as predictive biomarkers of predisposition to cisplatin-induced AKI. Metabolites indicative of mitochondrial dysfunction may serve as early markers of subclinical AKI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».