Angiotensin-converting enzyme 2 activation attenuates inflammation and oxidative stress in brain death donor followed by rat lung transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Brain death (BD) provides most of the donor organs destined for lung transplantation (LTx). However, the organs may be affected by inflammatory and oxidative processes. Based on this, we hypothesize that the angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) activation can reduce the lung injury associated with LTx. 3 h after BD induction, rats were injected with saline ( BD group ) or an ACE2 activator ( ACE2a group ; 15 mg/kg -1 ) and kept on mechanical ventilation for additional 3 h. A third group included a control ventilation ( Control group ) prior to transplant. After BD protocol, left LTx were performed, followed by 2 h-reperfusion. ACE2 activation was associated with better oxygenation after BD management ( p = 0.01), attenuating edema ( p = 0.05) followed by the reduction in tissue resistance ( p = 0.01) and increase of respiratory compliance ( p = 0.02). Nrf2 expression was also upregulated in the ACE2a group ( p = 0.03). After transplantation, ACE2a group showed lower levels of TNF-α ( p = 0.02), IL-6 ( p = 0.001), IL-1β ( p = 0.01), ROS ( p = 0.004) and MDA ( p = 0.002), in addition to higher CAT activity ( p = 0.04). In conclusion, our study suggests that ACE2 activation improves anti-inflammatory and antioxidant activity in a model of LTx.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».