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Enregistrement W4366425768 · doi:10.1177/20543581231168085

Plasma Branched-Chain Amino Acid Concentrations and Glucose Homeostasis in Kidney Transplant Recipients and Candidates

2023· article· en· W4366425768 sur OpenAlexafffundabout
G. V. Ramesh Prasad, Michelle M. Nash, wei yuan, Daniel R. Beriault, Mehrdad Yazdanpanah, Philip W. Connelly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAstellas PharmaAstellas Pharma Canada
Mots-clésMedicineHomeostasisGlucose homeostasisInternal medicineKidneyEndocrinologyNephrologyAmino acidRenal transplantBiochemistryDiabetes mellitusBiologyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Post-transplant diabetes mellitus (PTDM) encompasses new-onset and previously unrecognized type 2 diabetes. Kidney failure masks type 2 diabetes. Branched-chain amino acids (BCAA) are closely associated with glucose metabolism. Therefore, understanding BCAA metabolism both in kidney failure and after kidney transplantation may inform PTDM mechanisms. Objective: To understand the impact of present or absent kidney function on plasma BCAA concentrations. Design: Cross-sectional study of kidney transplant recipients and kidney transplant candidates. Setting: Large kidney transplant center in Toronto, Canada. Measurements: We measured plasma BCAA and aromatic amino acid (AAA) concentrations in 45 pre-kidney transplant candidates (15 with type 2 diabetes, 30 without type 2 diabetes) and 45 post-kidney transplant recipients (15 PTDM, 30 non-PTDM), along with insulin resistance and sensitivity by 75 g oral glucose loading for those in each group without type 2 diabetes. Methods: Plasma AA concentrations were analyzed using MassChrom AA Analysis and compared between groups. The insulin sensitivity for oral glucose tolerance tests or Matsuda index (a measure of whole-body insulin resistance), Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance (a measure of hepatic insulin resistance), and Insulin Secretion-Sensitivity Index-2 (ISSI-2, a measure of pancreatic β-cell response) was calculated from fasting insulin and glucose concentrations, and compared with BCAA concentrations. Results: Each BCAA concentration was higher in post-transplant subjects than pre-transplant subjects ( P < .001 for leucine, isoleucine, valine). In post-transplant subjects, each BCAA concentration was higher in PTDM versus non-PTDM (odds ratio for PTDM 3-4 per 1 SD increase in BCAA concentration, P < .001 for each). Tyrosine concentrations were also higher in post-transplant subjects than pre-transplant subjects, but tyrosine did not differ by PTDM status. By contrast, neither BCAA nor AAA concentrations were different in pre-transplant subjects with or without type 2 diabetes. Whole-body insulin resistance, hepatic insulin resistance, and pancreatic β-cell response did not differ between nondiabetic post-transplant and pre-transplant subjects. Branched-chain amino acid concentrations correlated with the Matsuda index and Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance ( P < .05 for each) only in nondiabetic post-transplant subjects—not in nondiabetic pre-transplant subjects. Branched-chain amino acid concentrations did not correlate with ISSI-2 in either pre-transplant or post-transplant subjects. Limitations: The sample size was small, and subjects were not studied prospectively for the development of type 2 diabetes. Conclusions: Plasma BCAA concentrations are higher post-transplant in type 2 diabetic states, but do not differ by diabetes status in the presence of kidney failure. The association of BCAA with measures of hepatic insulin resistance among nondiabetic post-transplant patients is consistent with impaired BCAA metabolism as a characteristic of kidney transplantation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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