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Enregistrement W4396989682 · doi:10.1681/asn.20223311s1229a

Metabolic Profiling of Kidney Grafts: A Novel Approach for Allograft Monitoring in Transplantation

2022· article· en· W4396989682 sur OpenAlexaff
Sergi Clotet Freixas, Caitríona M. McEvoy, Masataka Kawamura, Max Kotlyar, Alexander Boshart, Aninda D. Saha, S. Joseph Kim, Rohan John, Lisa A. Robinson, Ana Konvalinka

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney transplantationTransplantationMedicineProfiling (computer programming)KidneyUrologyIntensive care medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Kidney transplantation is the optimal treatment for end-stage kidney disease, but kidney grafts are often lost prematurely. In transplanted organs, ischemia reperfusion injury (IRI) predisposes to inferior graft outcomes. Delayed graft function (DGF) is the manifestation of severe IRI in kidney transplantation. DGF is manifested as acute tubular necrosis (ATN), and injury to the peritubular and glomerular vasculature, features of acute kidney injury (AKI). Increasing evidence suggests that altered metabolism in the graft mediates AKI and is the major cause of DGF. Deciphering the metabolic underpinnings of IRI will improve our capacity to diagnose, prevent, and treat AKI. Methods: We studied the tubulointerstitial and glomerular proteome of kidney transplant patients that developed ATN (n=12) and compared them to cases with antibodymediated rejection (n=7) or acute cellular rejection (n=11). In addition to kidney graft proteome, we studied metabolic function of biopsy-derived kidney cell suspensions, and the urinary excretion of lactate, in a pig kidney auto-transplantation model. Results: Patients with ATN showed increased expression of 8 glycolytic enzymes in the tubulointerstitium (ALDOA, ALDOC, GPI, LDHA, PFKP, PGM2, PKM, and TALDO1) and 5 in the glomeruli (ALDOA, G6PD, HK1, LDHA, and TALDO1), at the time of rejection. ATN was also linked to altered levels of mitochondrial proteins (P<0.05). In our pig model, ischemia followed by cold storage led to significantly reduced mitochondrial respiration in cells derived from the kidney graft, in comparison to the ‘healthy’ contralateral kidney. Functional changes after cold storage were linked to significantly reduced levels of kidney mitochondrial proteins (e.g., CPT2, ETFB; n=10; P<0.05), and significantly increased lactate levels in urine (n=10; P<0.05). Conclusions: Our work shows that increased glycolysis and reduced mitochondrial function may contribute to post-transplant AKI and solidifies the importance of monitoring metabolism in kidney transplantation. Our next goal is to delineate a glycolytic signature that identifies ‘high risk allografts’, facilitating early diagnosis of DGF in kidney transplantation. Such signature could facilitate future clinical interventions targeting the highest risk grafts.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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