Using a targeted metabolomics approach to explore differences in ARDS associated with COVID-19 compared to ARDS caused by H1N1 influenza and bacterial pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a life-threatening critical care syndrome commonly associated with infections such as COVID-19, influenza, and bacterial pneumonia. Ongoing research aims to improve our understanding of ARDS, including its molecular mechanisms, individualized treatment options, and potential interventions to reduce inflammation and promote lung repair. OBJECTIVE: To map and compare metabolic phenotypes of different infectious causes of ARDS to better understand the metabolic pathways involved in the underlying pathogenesis. METHODS: We analyzed metabolic phenotypes of 3 ARDS cohorts caused by COVID-19, H1N1 influenza, and bacterial pneumonia compared to non-ARDS COVID-19-infected patients and ICU-ventilated controls. Targeted metabolomics was performed on plasma samples from a total of 150 patients using quantitative LC-MS/MS and DI-MS/MS analytical platforms. RESULTS: Distinct metabolic phenotypes were detected between different infectious causes of ARDS. There were metabolomics differences between ARDSs associated with COVID-19 and H1N1, which include metabolic pathways involving taurine and hypotaurine, pyruvate, TCA cycle metabolites, lysine, and glycerophospholipids. ARDSs associated with bacterial pneumonia and COVID-19 differed in the metabolism of D-glutamine and D-glutamate, arginine, proline, histidine, and pyruvate. The metabolic profile of COVID-19 ARDS (C19/A) patients admitted to the ICU differed from COVID-19 pneumonia (C19/P) patients who were not admitted to the ICU in metabolisms of phenylalanine, tryptophan, lysine, and tyrosine. Metabolomics analysis revealed significant differences between C19/A, H1N1/A, and PNA/A vs ICU-ventilated controls, reflecting potentially different disease mechanisms. CONCLUSION: Different metabolic phenotypes characterize ARDS associated with different viral and bacterial infections.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».