38-LB: Ex Vivo Immune Cell Function Analysis in Patients with CKD Undergoing Dialysis Treatment Monitors Exercise Treatment Effects on Immunosurveillance
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is marked by a pre-aging and dysfunctional immune system and chronic inflammation. Recent research indicates that chronic physical exercise training (ET) increases regulatory monocytes and T-cells thus modulating the inflammatory status associated with cardio-metabolic diseases. In particular, ET primes monocytes and T-cells towards a less inflammatory phenotype. We hypothesized that intradialytic ET is beneficial to patients with CKD by improving certain immune cell features and decreasing systemic inflammation. We isolated PBMCs from a subset of 18 patients with CKD (58-90 years, 38 % females) enrolled in the prospective intervention trial DiaTT (Dialysis Training Therapy; ClinicalTrials.gov: NCT03885102) at the beginning and after a 12-months intradialytic ET intervention (aerobic endurance + resistance training). Circulating immune cell populations were characterized by FACS. Ex-vivo basal and PMA-induced T-cell activation was determined by cell surface expression analysis of CD69. We found that ET reversed the shift towards intermediate monocytes, a known marker for CKD morbidity and mortality, and nonclassical monocytes in patients with CKD undergoing dialysis treatment. We observed an increase in naïve T-cells and Recent Thymic Emigrants (RTE) indicating an improvement of T-cell function. On T-cells, basal CD69 expression was significantly enhanced and PMA-induced CD69 expression was severely impaired in patients with CKD compared to healthy control subjects (n= 7). When patients with CKD underwent ET this specific T-cell function was restored to normal levels. Here, we show that even in these severely sick patients certain circulating immune cell functions can be regained potentially leading to an enhanced immunosurveillance. Our ex-vivo immune cell characterization and function analysis can be used to monitor exercise treatment effects on systemic inflammation. Disclosure S. M. Hofmann: None. S. M. Dinges: None. M. Walter: None. P. Vonkorn: None. G. D. Vongersdorff: None. K. Anding-rost: None. M. Halle: Advisory Panel; Abbott, Speaker's Bureau; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Daiichi Sankyo, Amgen Inc., BMS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».