Time-course full profiling of circulating miRNAs in neurologically deceased organ donors: a proof of concept study to understand the onset of the cytokine storm
Notice bibliographique
Résumé
Neurologically deceased organ donors (NDDs) generally display an immune response involving an intense production of pro-inflammatory cytokines referred to as the cytokine storm. The sudden surge of inflammatory mediators in circulation promotes tissue and organ damages and ultimately leads to poor transplant outcome. As microRNAs (miRNAs) are frequently proposed as key regulators of inflammation and are relatively stable in circulation, changes in their profiles could play a role in the onset of the cytokine storm in NDDs. In this proof-of-concept study, we sought to investigate differentially abundant circulating miRNAs in a temporal manner between neurological death and organ recovery and to assess the association between specific miRNAs and levels of inflammatory cytokines in blood. Plasma samples from five NDDs were obtained at multiple time points between organ donation consent and organ recovery. Using a time-course analysis and miRNA sequencing, we identified 32 plasma miRNAs fluctuating between consent and organ recovery (false discovery rate; q-value < 0.1). Eleven miRNAs relatively abundant (>100 reads) and detected in all samples were selected for further biological pathway analysis (miR-486-3p, miR-103a-3p, miR-106b-3p, miR-182-5p, miR-101-3p, miR-10a-5p, miR-125a-5p, miR-146b-5p, miR-26a-5p, miR-423-5p, miR-92b-3p). These miRNAs targeted genes such as c-JUN (TNF signalling pathway) and eEF2 (AMPK pathway), suggesting a potential role in regulation of inflammation. Our results contribute to a better understanding of the miRNAs dynamic after neurological death in organ donors and could potentially be used to predict the related early cytokine storm.Trial registration: ClinicalTrials.gov ID NCT03786991. Registered December 2018
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».