• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الطب
  • أبحاث الطب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الطب
  • أبحاث الطب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Metabolic predictors of COVID-19 mortality and severity: a survival analysis

    Thumbnail
    عرض / فتح
    fimmu-15-1353903 (1).pdf (7.416Mb)
    التاريخ
    2024-01-01
    المؤلف
    Abdallah, Abdallah Musa
    Doudin, Asmma
    Sulaiman, Theeb Osama
    Jamil, Omar
    Arif, Rida
    Sada, Fatima Al
    Yassine, Hadi M.
    Elrayess, Mohamed A.
    Elzouki, Abdel Naser
    Emara, Mohamed M.
    Thillaiappan, Nagendra Babu
    Cyprian, Farhan S.
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Introduction: The global healthcare burden of COVID-19 pandemic has been unprecedented with a high mortality. Metabolomics, a powerful technique, has been increasingly utilized to study the host response to infections and to understand the progression of multi-system disorders such as COVID-19. Analysis of the host metabolites in response to SARS-CoV-2 infection can provide a snapshot of the endogenous metabolic landscape of the host and its role in shaping the interaction with SARS-CoV-2. Disease severity and consequently the clinical outcomes may be associated with a metabolic imbalance related to amino acids, lipids, and energy-generating pathways. Hence, the host metabolome can help predict potential clinical risks and outcomes. Methods: In this prospective study, using a targeted metabolomics approach, we studied the metabolic signature in 154 COVID-19 patients (males=138, age range 48-69 yrs) and related it to disease severity and mortality. Blood plasma concentrations of metabolites were quantified through LC-MS using MxP Quant 500 kit, which has a coverage of 630 metabolites from 26 biochemical classes including distinct classes of lipids and small organic molecules. We then employed Kaplan-Meier survival analysis to investigate the correlation between various metabolic markers, disease severity and patient outcomes. Results: A comparison of survival outcomes between individuals with high levels of various metabolites (amino acids, tryptophan, kynurenine, serotonin, creatine, SDMA, ADMA, 1-MH and carnitine palmitoyltransferase 1 and 2 enzymes) and those with low levels revealed statistically significant differences in survival outcomes. We further used four key metabolic markers (tryptophan, kynurenine, asymmetric dimethylarginine, and 1-Methylhistidine) to develop a COVID-19 mortality risk model through the application of multiple machine-learning methods. Conclusions: Metabolomics analysis revealed distinct metabolic signatures among different severity groups, reflecting discernible alterations in amino acid levels and perturbations in tryptophan metabolism. Notably, critical patients exhibited higher levels of short chain acylcarnitines, concomitant with higher concentrations of SDMA, ADMA, and 1-MH in severe cases and non-survivors. Conversely, levels of 3-methylhistidine were lower in this context.
    معرّف المصادر الموحد
    https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85193968992&origin=inward
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.3389/fimmu.2024.1353903
    http://hdl.handle.net/10576/57751
    المجموعات
    • أبحاث الطب [‎1821‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video