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Enregistrement W4396988842 · doi:10.1681/asn.20223311s1332a

Angiotensin-Converting Enzyme 2 and Urine Amino Acid Excretion Increase in COVID-19 Patients With AKI

2022· article· en· W4396988842 sur OpenAlexaff
Ander Vergara, Kaiming Wang, Daniele Colombo, Mahmoud Gheblawi, Jaslyn Rasmuson, Rupasri Mandal, Franca Del Nonno, Brian Chiu, James W. Scholey, María José Soler, David S. Wishart, Gavin Y. Oudit

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenin-Angiotensin System Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcretionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)UrineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medicine2019-20 coronavirus outbreakInternal medicineRenin–angiotensin systemUrologyEndocrinologyVirologyBlood pressureOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Angiotensin-converting enzyme 2(ACE2), the receptor for SARS-CoV-2, is highly expressed in the kidneys. ACE2 also possess a unique function to facilitate amino acid absorption. A persistent elevation in plasma ACE2 during COVID-19 is related to increased mortality. The present study sought to explore the relationship between urine ACE2(uACE2) and renal outcomes in COVID-19 patients. Methods: In 104 COVID-19 patients without acute kidney injury(AKI), 43 patients with COVID-19-mediated AKI, and 36 non-COVID-19 controls, uACE2, urine tumor necrosis factor receptors I and II(uTNF-RI and uTNF-RII), neutrophil gelatinaseassociated lipocalin(uNGAL), and urine albumin-creatinine ratio were measured. We also assessed ACE2 staining in autopsy kidney samples and generated a propensityscore matched subgroup to perform a targeted urine metabolomic study to describe the characteristic urine signature of COVID-19. Results: uACE2 was increased in patients with COVID-19, and further increased in those that developed AKI(Figure 1). After adjusting uACE2 levels for age, sex and previous comorbidities, increased uACE2 was independently associated with over 3-fold higher risk(OR 3.05,95%CI:1.23-7.58, p=0.017) of developing AKI. Increased uACE2 corresponded to a tubular loss of ACE2 in kidney sections and strongly correlated with uTNF-RI and uTNF-RII, suggesting that ADAM17 could be responsible for ACE2 shedding. Urine quantitative metabolome analysis revealed an increased excretion of essential amino acids in COVID-19 patients, including leucine, isoleucine, tryptophan and phenylalanine. Additionally, a strong correlation was observed between urine amino acids and uACE2(Figure 1). Conclusions: Elevated uACE2 is related to AKI in patients with COVID-19. The loss of tubular ACE2 during SARS-CoV-2 infection demonstrates a potential link between aminoaciduria and proximal tubular injury. Funding: Government Support - Non-U.S.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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