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Enregistrement W4410273392 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a4604

A Lipidomic Approach to Assess the Impact of One-lung Ventilation on Lipid-mediated Inflammation During Lung Surgery in a Porcine Model

2025· article· en· W4410273392 sur OpenAlexaff
Dagem Yilma Chernet, Simone C. da Silva Rosa, Evan Gauvin, D. Mangat, Catherine Giffin, Jay D. Kormish, Martha Hinton, Shyamala Dakshinamurti, Ruth M. Graham, Amir Ravandi, Christopher D. Pascoe, Biniam Kidane

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLungInflammationVentilation (architecture)Mechanical ventilationIntensive care medicinePathologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: Lung surgery is curative treatment for early-stage lung cancer. To facilitate the surgery, the operated lung is deflated while all the mechanical ventilation is delivered through the contralateral single-lung; this is called one-lung ventilation (OLV). To maintain adequate oxygenation while avoiding injurious high volumes and pressures, higher fraction of inspired oxygen (hyperoxia) is often used during OLV. However, the trade-offs of using hyperoxia during OLV have not yet been fully elucidated. Therefore, we hypothesized that hyperoxia during OLV increases lipid-inflammatory mediators, eliciting inflammatory response post-OLV. METHODS: We developed an OLV-surgery porcine model (n=15) exposed to lung-protective ventilation[asterisk] (LPV), injurious mechanical ventilation[asterisk][asterisk] (IMV), and hyperoxia[asterisk][asterisk][asterisk], in context of a left upper lobectomy surgery. Bronchoalveolar lavage fluid (BALF) from the ventilated lung and arterial plasma samples were collected before and after OLV to assess its local and systemic impact, respectively. Plasma samples underwent untargeted liquid chromatography-tandem mass spectrometry to measure lipids at the systemic level. Top significant lipids were enriched in a pathway analysis to predict major signalling cascades. To validate the lipidomic results, BALF and plasma samples were analyzed with a multiplex cytokine assay to compare local and systemic inflammatory cytokine levels. (Significant results: p-value ≤ 0.05, fold change ≥ 2). RESULTS: At the systemic level, differential abundance analysis of plasma lipids revealed significant increase of lysophosphatidylcholine, lysophosphatidylethanolamine, linoleoyl carnitine, phosphatidylserine and free-fatty acids in hyperoxia group post-versus pre-OLV. Conversely, diacylglycerides, triacylglycerides, and linoleoyl carnitine were upregulated in IMV group. Pathway analysis of these lipids revealed inflammatory mediator regulation of transient receptor potential channels as a major pathway upregulated in hyperoxia and IMV groups (false discovery rates 6.52E-06 and 8.48E-11, respectively). Consistent with our hypothesis, localized cytokine analysis in BALF revealed an upregulation of interleukin (IL)-8 and IL-1RA in hyperoxia group, and IL-8, IL-6, IL-1α, and IL-1β in IMV group. However, systemically, no significant cytokine changes were observed in the hyperoxia group, while IL-6 was upregulated in IMV group. There were no significant changes in lipidomics or cytokines within the LPV group. CONCLUSION: Collectively, plasma lipidomic findings showed upregulation of inflammatory-mediator lipids post-OLV in both hyperoxia and IMV groups. Next, the inflammatory mediation of these lipids was validated by cytokine analysis both locally in the lung and systemically. This result confirms our hypothesis that hyperoxia impacts lipid metabolism and elicits inflammatory response post-OLV. This study presents a promising direction in targeting lipids that trigger inflammation to mitigate hyperoxia-induced lung injury.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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