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Enregistrement W4403096839 · doi:10.1016/j.thromres.2024.109178

Elevated levels of pro-thrombotic eNOS-negative platelets in COVID-19 patients

2024· article· en· W4403096839 sur OpenAlexafffund
Amir Asgari, Aleksandra Franczak, Alex Herchen, Glen C. Jickling, Paul Jurasz

Notice bibliographique

RevueThrombosis Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaLi Ka Shing Institute of Virology, University of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PlateletEnosInternal medicineMedicine2019-20 coronavirus outbreakPlatelet activationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CardiologyADAMTS13Thrombotic thrombocytopenic purpuraVirologyNitric oxideDiseaseNitric oxide synthase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Platelet-rich microvascular thrombi are common in severe COVID-19. Endogenous nitric oxide (NO)-signaling limits thrombus formation and previously we identified platelet subpopulations with a differential ability to produce NO based on the presence or absence of endothelial nitric oxide synthase (eNOS). eNOS expression is counter-regulated by cytokines, and COVID-19-associated immune/inflammatory responses may affect the transcriptome profile of megakaryocytes and their platelet progeny. OBJECTIVES: We investigated whether the percentage of eNOS-negative to eNOS-positive platelets increases in COVID-19 patients and whether this change may be due to the actions of pro-inflammatory cytokines on megakaryocytes. METHODS: Platelets were isolated from hospitalized COVID-19 patients and COVID-19-negative controls. Platelet eNOS was measured by flow cytometry and plasma inflammatory cytokines by ELISA. Megakaryocytes from eNOS-GFP transgenic mice and the Meg-01 cell line were characterized to identify an appropriate model to study eNOS-based platelet subpopulation formation in response to inflammatory cytokines. RESULTS: COVID-19 patients demonstrated a significant increase in eNOS-negative and a concomitant decrease in eNOS-positive platelets compared to controls, and this change was associated with disease severity as assessed by ICU admission. A higher eNOS-negative to -positive platelet percentage was associated with enhanced platelet activation as measured by surface CD62P. Accordingly, COVID-19 patients demonstrated higher TNF-α, IL-6, and IL-1β plasma concentrations than controls. Inflammatory cytokines associated with COVID-19 promoted eNOS-negative Meg-01 formation and enhanced subsequent eNOS-negative platelet-like particle formation. CONCLUSIONS: COVID-19 patients have a higher percentage of eNOS-negative to -positive platelets, likely as a result of inflammatory response reducing megakaryocyte eNOS expression, which predisposes to thrombosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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