Impact of neutrophil extracellular traps (NETs) in primary graft dysfunction following human lung transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Primary graft dysfunction (PGD), the major complication associated with lung transplantation in the peri-operative period, is characterized by vascular and alveolar inflammation and results in hypoxemia and lung edema. Up to 30% of recipients develop the most severe form of PGD (Grade 3; PGD3), leading to 50% mortality. Animal studies suggest that neutrophils can contribute to the inflammatory process through the release of neutrophil extracellular traps(NETs). NETs are composed of DNA filaments decorated with granular proteins, which can contribute to vascular occlusion associated with PGD. Our main objective is to correlate NETosis with recipient outcomes. Methods: Clinical data and blood samples were prospectively collected from donors and recipients (n=32) pre-, intra- and post-operatively (up to 72hrs). Inflammatory markers inducing NETs’ synthesis (CRP, IL6, IL8) and markers of NETs (myeloperoxidase [MPO], MPO-DNA complexes, cell-free DNA) were quantified by ELISA. When available, histology and immunochemistry techniques were used on donor lung samples collected before transplantation to evaluate the presence of activated neutrophils and NETs. Results: In lung samples from which PGD3 developed in recipients, there was a marked increase of vascular occlusion composed of activated neutrophils and NETs before transplantation. Also, in donors and recipients pre- and intra-operatively, circulating levels of inflammatory (CRP, IL6, IL8) and NETosis biomarkers (MPO-DNA, MPO, cfDNA) were up to 4-fold higher in PGD3 recipients compared to non-PGD3. Conclusion: Elevation of these NETosis biomarkers might serve to elaborate an algorithm to better delineate the recipients at risk of developing severe PGD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».