Acellular ex vivo lung perfusate silences pro-inflammatory signaling in human lung endothelial and epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ischemia–reperfusion injury is a key complication following lung transplantation. The clinical application of ex vivo lung perfusion (EVLP) to assess donor lung function has significantly increased the utilization of “marginal” donor lungs with good clinical outcomes. The potential of EVLP on improving organ quality and ameliorating ischemia–reperfusion injury has been suggested. Methods To determine the effects of ischemia–reperfusion and EVLP on gene expression in human pulmonary microvascular endothelial cells and epithelial cells, cell culture models were used to simulate cold ischemia (4 °C for 18 h) followed by either warm reperfusion (DMEM + 10% FBS) or EVLP (acellular Steen solution) at 37 °C for 4 h. RNA samples were extracted for bulk RNA sequencing, and data were analyzed for significant differentially expressed genes and pathways. Results Endothelial and epithelial cells showed significant changes in gene expressions after ischemia–reperfusion or EVLP. Ischemia–reperfusion models of both cell types showed upregulated pro-inflammatory and downregulated cell metabolism pathways. EVLP models, on the other hand, exhibited downregulation of cell metabolism, without any inflammatory signals. Conclusion The commonly used acellular EVLP perfusate, Steen solution, silenced the activation of pro-inflammatory signaling in both human lung endothelial and epithelial cells, potentially through the lack of serum components. This finding could establish the basic groundwork of studying the benefits of EVLP perfusate as seen from current clinical practice.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».