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Remise en question de la procédure de perfusion pulmonaire ex vivo par modification du liquide de perfusion avec dialyse continue dans un modèle porcin

2024· dissertation· W7152009086 on OpenAlexaboutno aff
Julien De Wolf

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldMedicine
TopicTransplantation: Methods and Outcomes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransplantationPerfusionHematopoietic cell

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Perfusion Pulmonaire Ex Vivo (PPEV) est une technique innovante permettant d'améliorer la fonction des poumons de donneurs à critères élargis, augmentant ainsi le nombre d'organes disponibles pour la transplantation. En ventilant et perfusant les poumons en normothermie, cette méthode permet de récupérer des poumons de qualité incertaine et de les rendre aptes à la transplantation. Cependant, la PPEV prolongée peut entraîner œdème, réponses inflammatoires et accumulation de déchets métaboliques. Pour pallier ces limitations, mes travaux de thèse ont exploré l'effet de l'intégration d'un hémodialyseur dans le circuit de PPEV afin de réguler la composition du liquide de perfusion et maintenir la viabilité pulmonaire, en évaluant les effets biologiques sur 6 et 12 heures dans un modèle porcin.Méthodes Les expérimentations ont été menées conformément aux directives de l'UE et aux réglementations françaises, approuvées par le comité éthique COMETHEA. Seize porcs ont été répartis en quatre groupes de PPEV : sans changement de liquide de perfusion, remplacement partiel horaire (protocole TORONTO), dialyse pédiatrique et dialyse adulte. La dialyse pédiatrique utilisait une membrane avec une surface efficace de 0,2 m² et un seuil de filtration de 30 kDa, tandis que la dialyse adulte utilisait une membrane avec une surface efficace de 1,8 m² et un seuil de filtration de 40 kDa. La première étude a été réalisée sur une durée de 6 heures avec les 4 groupes, et la seconde sur 12 heures avec les groupes remplacement partiel horaire et dialyse pédiatrique.Les paramètres physiologiques et métaboliques ont été mesurés, les cytokines ont été dosées par Luminex/Multiplex, et les profils d'expression génique ont été évalués par séquençage d'ARN.Résultats L'analyse des paramètres physiologiques a montré une stabilité de la compliance pulmonaire, de la pression artérielle pulmonaire et des échanges gazeux sans distinction significative entre les groupes. Les procédures de dialyse ont corrigé les déséquilibres électrolytiques et métaboliques, stabilisant les concentrations de lactate et de glucose. Cependant, les cytokines inflammatoires (TNFα, IL-6, IL-8, IL-10) ont montré une augmentation après trois heures, avec des niveaux plus élevés dans le groupe de dialyse pédiatrique.Les analyses d'expression génique ont révélé que la PPEV est associée, quelque soit le groupe, à l'activation des voies inflammatoires, de la survie cellulaire, et de la prolifération. Par contre, la dialyse pédiatrique a induit des profils d'expression prédictifs d'une plus forte activation endothéliale et d'une plus forte signalisation cytokinique par rapport au remplacement partiel horaire.Conclusion L'ajout d'un circuit de dialyse au protocole de PPEV permet un meilleur équilibre des électrolytes et du métabolisme du liquide de perfusion. Cependant, cette approche est associée à une augmentation des cytokines inflammatoires, ce qui pourrait avoir des implications négatives pour la transplantation pulmonaire. Malgré des perspectives prometteuses, des évaluations supplémentaires et des améliorations sont nécessaires avant une application clinique, notamment l'utilisation de membranes d'adsorption améliorées et l'ajout de nutriments pour optimiser le système de perfusion. Ces résultats soulignent l'importance des analyses génomiques fonctionnelles pour comprendre la réponse biologique à la PPEV et guider les améliorations futures.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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